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Enregistrement W2037451981 · doi:10.14236/jhi.v22i1.91

Examining the symptom of fatigue in primary care: a comparative study using electronic medical records

2015· article· en· W2037451981 sur OpenAlexaffabout
Kathryn Nicholson, Moira Stewart, Amardeep Thind

Notice bibliographique

RevueJournal of Innovation in Health Informatics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFibromyalgia and Chronic Fatigue Syndrome Research
Établissements canadiensWestern UniversityCentre for Family Medicine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineContext (archaeology)Medical recordPrimary careElectronic databasePhysical therapyFamily medicineDatabaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The symptom of fatigue is one of the top five most frequently presented health complaints in primary care, yet it remains underexplored in the Canadian primary care context. Objective The objective of this study was to examine the prevalence and impact of patients presenting with fatigue in primary care, using the only known electronic database in Canada to capture patient-reported symptoms. Methods Data were extracted from the Deliver Primary Healthcare Information (DELPHI) database, an electronic medical record database located in Ontario, Canada. Patients were identified using the International Classification of Primary Care, Revised Second Edition coding system. Two groups of patients (fatigue or non-fatigue symptom) were followed for one year and compared. Both descriptive and multivariable analyses were conducted. Results A total of 103 fatigue symptom patients, and 103 non-fatigue symptom patients, were identified in the DELPHI database. The period prevalence of fatigue presentation was 8.2%, with the majority of patients being female and over 60 years of age. These patients experienced numerous co-occurring morbidities, in addition to the fatigue itself. During the one year follow-up period, fatigue symptom patients had significantly higher rates of subsequent visits (IRR = 1.19, p = 0.038) and investigations (IRR = 1.68, p < 0.001), and markedly high levels of referrals following their index visit. Conclusions This research used an electronic database to examine the symptom, fatigue. Using these data, fatigue symptom patients were found to have higher rates of health care utilisation, compared to non-fatigue symptom patients. Where This Study Fits In The symptom of fatigue is a common complaint in primary care practices, reported in approximately 5%–7% of primary care encounters. Using the International Classification of Primary Care, Revised Second Edition (ICPC-2-R) coding system, fatigue symptom presentation was found among 8.2% of patients presenting to 10 primary care practices in Ontario, Canada. With an average age of 63.1 years, the majority of these fatigue symptom patients were female (68.0%) and had co-occurring chronic and psychosocial conditions (88% and 52%, respectively). Compared to a non-fatigue symptom patient group, patients presenting with fatigue experienced significantly higher levels of subsequent visits and investigations during the one year period following an index visit. Future research using electronic medical records should continue to examine amorphous and complex symptoms, such as fatigue, to inform more effective and appropriate clinical management in the primary care context.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,175
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations34
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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