Let's Talk Period! Preliminary results of an online bleeding awareness knowledge translation project and bleeding assessment tool promoted on social media
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Undiagnosed bleeding disorders are common and can pose significant health risks, especially for women. Recently, a self-administered bleeding assessment tool (Self-BAT) was validated in von Willebrand disease. AIM: To increase awareness of undiagnosed bleeding disorders through the use of an informational website (http://letstalkperiod.ca) targeted at women in their reproductive years. METHODS: The Let's Talk Period website was built in consultation with a medical communications company and focus groups of women, with the aim of clearly presenting key messages around menstrual bleeding. The website was promoted through social media and local and national interviews. Upon completion of the online Self-BAT available at http://letstalkperiod.ca, the result is displayed to the user along with a recommendation to seek medical attention if the score is abnormal. RESULTS: During the initial 3-month period, there were 5158 page views from 64 countries. A total of 489 individuals, 95% female, completed the online Self-BAT. The mean Self-BAT score was 6, range 0-44. Abnormal Self-BAT scores were reported in 45% of the respondents, of whom 96% were female. The most commonly reported bleeding symptoms were menorrhagia (98%) and postpartum haemorrhage (82%). Bleeding symptoms were similar across different geographical areas. CONCLUSION: An online screening tool is an effective method of identifying individuals concerned with abnormal bleeding. A significant portion of the general population report experiencing symptoms of abnormal bleeding. In women, the most frequently reported bleeding symptoms were menorrhagia and postpartum haemorrhage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».