Patient perspectives of a diagnosis of myeloproliferative neoplasm in a case control study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Myeloproliferative neoplasms (MPNs) including the classic entities; polycythemia vera (PV), essential thrombocythemia (ET) and primary myelofibrosis are rare diseases with unknown aetiology. The MOSAICC study, is an exploratory case-control study in which information was collected through telephone questionnaires and medical records. METHODS: As part of the study, 106 patients with MPN were asked about their perceived diagnosis and replies correlated with their haematologist's diagnosis. For the first time, a patient perspective on their MPN diagnosis and classification was obtained. Logistic regression analyses were utilised to evaluate the role of variables in whether or not a patient reported their diagnosis during interview with co-adjustment for these variables. Chi square tests were used to investigate the association between MPN subtype and patient reported categorisation of MPN. RESULTS: Overall, 77.4 % of patients reported a diagnosis of MPN. Of those, 39.6 % recognised MPN as a 'blood condition', 23.6 % recognised MPN as a 'cancer' and 13.2 % acknowledged MPN as an 'other medical condition'. There was minimal overlap between the categories. Patients with PV were more likely than those with ET to report their disease as a 'blood condition'. ET patients were significantly more likely than PV patients not to report their condition at all. Patients from a single centre were more likely to report their diagnosis as MPN while age, educational status, and WHO re-classification had no effect. CONCLUSIONS: The discrepancy between concepts of MPN in patients could result from differing patient interest in their condition, varying information conveyed by treating hematologists, concealment due to denial or financial concerns. Explanations for the differences in patient perception of the nature of their disease, requires further, larger scale investigation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».