AcroVoice: eliciting the patients’ perspective on acromegaly disease activity
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine how patients define acromegaly disease activity and treatment success and to quantify from the patients' perspective the relative importance of each disease parameter included in the ACRODAT®. METHODS: One hundred acromegaly patients on medical therapy (mean age = 47.1 years; SD = 11.96) completed an online preference study evaluating hypothetical patient profiles described in terms of insulin-like growth factor-I (IGF-I) levels, tumor size, comorbid conditions, signs/symptoms, and quality of life (QoL). Participants first completed a single-profile task experiment by rating 20 single patient profiles as exhibiting stable, mild, or significant disease activity based on treatment success. Next, participants completed a double-profile discrete choice experiment (DCE) by selecting the patient that was doing "better" from 15 profile pairs. Results were analyzed using logistic and conditional logistic models. RESULTS: When choosing between stable vs. mild or significant disease activity, signs/symptoms, tumor size, and IGF-I levels were weighted equally; IGF-I and signs and symptoms were valued equally when selecting mild vs. significant disease activity. The DCE showed that, statistically, all disease parameters, except comorbid conditions, predicted health status equally. Tumor size and IGF-I levels each accounted for 23% of the decision-making process; QoL, signs/symptoms, and comorbid conditions accounted for 21%, 19%, and 14%, respectively. CONCLUSION: All five ACRODAT® parameters had some influence on disease activity from the patients' perspective. To account for patients' preferences and optimize treatment and outcomes, a holistic disease management approach should be employed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découle