Women prefer proactive support from providers for treatment of heavy menstrual bleeding: A qualitative study in adult women with moderate or severe Von Willebrand disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore key factors for successful support in women with moderate or severe Von Willebrand disease (VWD) who are faced with heavy menstrual bleeding (HMB) and surgery. DESIGN: A qualitative study design with focus-group interviews and thematic analysis of the discussions. SETTINGS AND POPULATION: Eleven VWD women aged 41-68 years (median age 58 years) who had had a hysterectomy or bipolar radiofrequency ablation (BRA) because of HMB participated in this study. Three of the 11 participants had VWD diagnosed before surgery. Two focus groups were conducted in the summer of 2012. Patients were identified through participation in a nationwide study on Von Willebrand disease in the Netherlands (WiN study). Inclusion criteria were at least 18 years of age, fluent in Dutch, diagnosed with VWD (based on Von Willebrand factor (VWF) antigen and/or activity levels < 30 IU/dL) and previous surgical therapy for HMB. FINDINGS: The following key factors were identified during focus-group interviews: receiving information, proactive support from providers and considering bleeding disorders as a cause of HMB. Other topics were as follows: experiences with VWD and/or surgery, how relieved patients were when menses stopped, patients hoped that in future, providers would work better together so that women receive the best care. CONCLUSIONS: In this focus-group study among women with VWD who underwent surgery because of HMB, support by professionals could be improved by considering a bleeding disorder in women with HMB, providing information about different types of surgery and shared decision-making regarding type of interventions.
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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 | 0,013 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».