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Enregistrement W2968470924 · doi:10.3748/wjg.v25.i30.4246

Inflammatory bowel disease patient profiles are related to specific information needs: A nationwide survey

2019· article· en· W2968470924 sur OpenAlexaff
Saleh Daher, Tawfik Khoury, Ariel A. Benson, John R. Walker, Oded Hammerman, Ron Kedem, Timna Naftali, Rami Eliakim, Ofer Ben‐Bassat, Çharles N. Bernstein, Eran Israeli

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Gastroenterology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesHadassah Medical Organization
Mots-clésMedicinePsychosocialDiseaseInflammatory bowel diseaseExploratory factor analysisInformation needsMEDLINEFamily medicineInternal medicineClinical psychologyPsychiatryPsychometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Inflammatory bowel diseases (IBD) is a heterogenous, lifelong disease, with an unpredictable and potentially progressive course, that may impose negative psychosocial impact on patients. While informed patients with chronic illness have improved adherence and outcomes, previous research showed that the majority of IBD patients receive insufficient information regarding their disease. The large heterogeneity of IBD and the wide range of information topics makes a one-size fits all knowledge resource overwhelming and cumbersome. We hypothesized that different patient profiles may have different and specific information needs, the identification of which will allow building personalized computer-based information resources in the future. AIM: To evaluate the scope of disease-related knowledge among IBD patients and determine whether different patient profiles drive unique information needs. METHODS: We conducted a nationwide survey addressing hospital-based IBD clinics. A Total of 571 patients completed a 28-item questionnaire, rating the amount of information received at time of diagnosis and the importance of information, as perceived by participants, for a newly diagnosed patient, and for the participants themselves, at current time. We performed an exploratory factor analysis of the crude responses aiming to create a number of representative knowledge domains (factors), and analyzed the responses of a set of 15 real-life patient profiles generated by the study team. RESULTS: < 0.05). Patients with active disease showed a higher interest in work-disability, stress-coping, and therapy-complications. Patients newly diagnosed at age > 50, and patients with long-standing disease (> 10 years) showed less interest in work-disability. Patients in remission with mesalamine or no therapy showed less interest in all domains except for nutrition and long-term complications. CONCLUSION: We demonstrate unmet patient information needs. Analysis of various patient profiles revealed associations with specific information topics, paving the way for building patient-tailored information resources.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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