Gender differences in information needs and preferences regarding depression among individuals with multiple sclerosis, inflammatory bowel disease and rheumatoid arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We assessed the information needs of persons with any of three immune-mediated inflammatory diseases (multiple sclerosis [MS], inflammatory bowel disease [IBD] and rheumatoid arthritis [RA]) regarding depression, as a first step toward developing patient-relevant information resources, ultimately to facilitate self-management and appropriate care. We also compared information needs across genders. METHODS: We surveyed participants with MS, IBD and RA regarding depression-related information needs including types of treatments, effectiveness, risks, benefits, and perceived helpfulness of treatments. We compared responses between groups using multivariate regression. RESULTS: 328 participants provided complete responses (MS: 141, IBD: 114, RA: 73). Most of the topics queried were perceived as very important, and similarly important for all groups. Women placed higher importance than men on most topics. The most popular formats for receiving information were discussion with a counselor (very preferred: 67.4%) and written information (very preferred: 65.5%); this did not differ between groups. CONCLUSIONS: Persons affected by MS, IBD and RA are interested in receiving information about multiple topics related to depression treatment, from multiple sources. Women desire more information than men. PRACTICE IMPLICATIONS: These findings can be used to design information resources to meet information needs regarding depression in MS, IBD and RA.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».