AcroVoice: eliciting the patients’ perspective on acromegaly disease activity
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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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 | 0,003 | 0,014 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».