A design thinking approach to primary ovarian insufficiency
Notice bibliographique
Résumé
Most clinicians are not prepared to provide integrated personal care to address all the clinical needs of women with primary ovarian insufficiency. Design thinking is an engineering methodology used to develop and evaluate novel concepts for systems operation. Here we articulate the need for a seamlessly integrated mobile health system to support genomic research as well as patient care. We also review the pathophysiology and management of primary ovarian insufficiency. Molecular understanding regarding the pathogenesis is essential to developing strategies for prevention, earlier diagnosis, and appropriate management of the disorder. The syndrome is a chronic disorder characterized by oligo/amenorrhea and hypergonadotropic hypogonadism before age 40 years. There may be significant morbidity due to: 1) depression and anxiety related to the loss of reproductive hormones and infertility; 2) associated autoimmune adrenal insufficiency or hypothyroidism; and 3) reduced bone mineral density and increased risk of cardiovascular disease related to estrogen deficiency. Approximately 5% to 10% of women with primary ovarian insufficiency conceive and have a child. Women who develop primary ovarian insufficiency related to a premutation in FMR1 are at risk of having a child with fragile X syndrome, the most common cause of inherited intellectual disability. In most cases of spontaneous primary ovarian insufficiency no environmental exposure or genetic mechanism can be identified. As a rare disease, the diagnosis of primary ovarian insufficiency presents special challenges. Connecting patients and community health providers in real time with investigators who have the requisite knowledge and expertise would help solve this dilemma.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».