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Enregistrement W1974990443 · doi:10.1185/03007995.2014.918028

Assessment of treatment-seeking behavior and healthcare utilization in an international cohort of subjects with overactive bladder

2014· article· en· W1974990443 sur OpenAlexaff
Miguel Ángel Jiménez-Cidre, P. Costa, Daisy Ng‐Mak, Arun Sahai, Arnold Degboe, Christopher P. Smith, Kathleen Tsai, Sender Herschorn

Notice bibliographique

RevueCurrent Medical Research and Opinion · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrinary Bladder and Prostate Research
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesAllergan
Mots-clésMedicineOveractive bladderDemographicsUrinary incontinenceCohortHealth careUrge incontinenceInternal medicinePhysical therapyUrinary systemDemographyUrologyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UNLABELLED: Abstract Objective: To assess the association between incontinence severity, treatment-seeking behavior, and healthcare resource utilization (HRU) among participants with overactive bladder (OAB) in eight countries. RESEARCH DESIGN AND METHODS: A cross-sectional online survey of subjects ≥18 years old in Australia, Europe, and North America, who had a past OAB diagnosis and/or experienced ≥1 urinary incontinence (UI) episode in the preceding 12 months, were eligible to participate. Subjects contacted for the survey were primarily from a voluntary medication monitoring registry, MediGuard. Predominantly stress incontinence subjects were excluded. Incontinence severity was assessed by the number of UI episodes over 3 days and grouped as 0 ('dry'), 1-2, 3-4, and ≥5 UI episodes/day. Subject demographics, employment status, comorbidities, treatment-seeking behavior (past OAB diagnosis; spoken to healthcare provider [HCP]), and HRU (diagnostic tests; HCP visits in 6 months before screening) were analyzed by incontinence severity. RESULTS: Overall, 1341 subjects with OAB (mean age 54.5 years; 70.7% female) were surveyed; 20.2%, 47.7%, 18.8%, and 13.3% of subjects reported 0, 1-2, 3-4, and ≥5 UI episodes/day, respectively. Employment status and comorbidities were significantly (p < 0.05) associated with incontinence severity. The two measures of treatment-seeking behavior were significantly (p < 0.05) associated with incontinence severity groups; the proportion of subjects with a past diagnosis of OAB were 35.8%, 44.8%, 52.4%, and 64.0% in the 0, 1-2, 3-4, and ≥5 UI episodes/day groups, respectively; and 59.0%, 63.6%, 65.9%, and 78.1% of subjects in the respective UI severity groups talked to a HCP about their OAB symptoms. Multivariate linear regression analyses showed a positive and consistent association between incontinence severity and HRU; subjects reported a mean of 2.7, 4.1, 4.4, and 7.7 diagnostic tests overall (p < 0.001), and a mean of 1.4, 2.2, 2.7, and 4.0 HCP visits in the 0, 1-2, 3-4, and ≥5 UI episodes/day groups, respectively (p < 0.001). A potential limitation of the study is the cross-sectional survey methodology which limits the ability to draw causal inferences from the results. Additionally, since this is a web-based survey it is possible respondents who have access to/are familiar with technology were more likely to be enrolled. CONCLUSIONS: Incontinence severity was positively associated with both treatment-seeking behavior and HRU among subjects with OAB.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,163
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,357 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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