Novel Approach Leveraging Social Media Indicates Complementary and Alternative Medicine Use Highly Prevalent and Is Sometimes Associated with Serious Adverse Events in Patients With Autoimmune Hepatitis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The use of CAM by patients with chronic liver disease has been explored, but the use of CAM products by patients with autoimmune hepatitis (AIH) is unknown. We sought to investigate the frequency and characteristics of CAM use by patients with AIH by interrogating two large and interactive AIH-specific social media groups. Methods: An invitation to complete a CAM-specific questionnaire was posted every other day to wellestablished autoimmune hepatitis Facebook communities (AHRN and AIHA) during a 10 day study period. Combined membership of these two closed social media groups was 2600 individuals with AIH. The survey contained 22 questions and collected patient demographics, disease characteristics, and CAM use. Age ≥ 18 years and an AIH diagnosis by an MD were the eligibility criteria. Results: A total of 401 individuals with AIH completed the questionnaire. Respondents were 91% female with average age at survey completion of 49.3 yrs and average age at AIH diagnosis of 42.9 yrs. 36% reported early fibrosis and 37% advanced fibrosis on liver biopsy nearest to their diagnosis. 90% were currently treated for AIH including 41% on prednisone, 11% budesonide, 69% thiopurines, and 15% purine analogues. 246 (61%) respondents reported any CAM during their lifetime; while 220 (55%) reported CAM use prior to and 193 (48%) after their AIH diagnosis. The most common reasons for CAM prior to their diagnosis was overall health improvement (77%), better sleep (27%), and weight loss (23%). The most common reasons for CAM use after AIH diagnosis was overall health improvement (56%), immune support (32%), and joint pain (29%). Eighty five (44%) respondents who used CAM after their diagnosis reported using CAM to treat AIH related symptoms, most commonly joint pain (94%), fatigue (86%), and sleep disturbances (78%). The CAM use after diagnosis was associated with younger age at diagnosis (41.5 yrs vs. 44 yrs, p=0.04) and higher education (college or more) (84% vs 16%) (p=0.001), but not gender, current age, liver fibrosis or medications. Ten (4%) CAM users reported severe adverse events (SAEs), 10 (4%) emergency room visits secondary to CAM and 3 (1%) requiring hospitalization. Headaches, worsening fatigue/joint pain, and gastrointestinal symptoms were the most common SAEs. Conclusion: There is high prevalence of CAM use among patients with AIH and their use is associated with younger age and higher education. Nearly 5% of CAM users reported SAEs with 1% requiring hospitalization.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».