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Enregistrement W2979435469 · doi:10.14309/01.ajg.0000592224.07310.b6

672 Defining Meaningful Attributes for the Treatment of IBD From Patients' Perspective

2019· article· en· W2979435469 sur OpenAlexaff
Édouard Louis, Juan Ramos, Jesús Cuervo, Uri Kopylov, Manuel Barreiro‐de Acosta, Sara McCartney, Greg Rosenfeld, Dominik Bettenworth, Ailsa Hart, Kerri L. Novak, Xavier Donnet, David Easton, Roberto Saldaña, Katja Protze, Eyal Tzur, Gabriela Alperovich Lehrer, Francesc Casellas

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensCrohn's and Colitis CanadaUniversity of CalgaryUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDescriptive statisticsPerspective (graphical)Focus groupDescriptive researchUlcerative colitisDiseaseQuality of life (healthcare)Family medicineInternal medicineNursingArtificial intelligenceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Crohn's disease (CD) and ulcerative colitis (UC) are chronic, debilitating inflammatory bowel diseases (IBD). Medications used to treat IBD pts have distinct characteristics. Research into patient preferences indicates values regarding medical treatment may vary depending on clinical disease phenotype. 1–4 We present a descriptive system that includes the most relevant attributes for IBD treatment focusing on the patient perspective. METHODS: A three-step approach was used to develop the descriptive system. First, a literature review was performed and an initial list of attributes was developed and classified within domains and categories. Second, a focus group meeting was conducted with eight patient representatives and nine gastroenterologists. Using feedback elicited from the focus group meeting, the research team constructed an initial draft of the descriptive system, including a subset of domains and attributes. Third, all participants of the focus group meeting participated in two-rounds of structured online interviews. The structured interviews were used to refine the wording used for naming and defining each attribute and the levels of those attributes in the initial descriptive system. RESULTS: We identified 32 eligible publications and a list of 127 attributes grouped into 7 domains (effectiveness, side-effects, health related quality of life [HRQoL], well-being, available evidence, administration/convenience, and other) was developed. This list was discussed in the focus group meeting and a draft of the descriptive system containing 16 relevant attributes was constructed. The same attributes were defined for UC and CD while taking into consideration that the relative weights for each disease may differ. During the first round of interviews, patients ranked all attributes included in the descriptive system and based on the second round of interviews, the final descriptive system containing a total of 3 domains, 10 attributes, and their corresponding levels was developed (Table 1). CONCLUSION: This qualitative research shows which attributes within the domains of efficacy, complications/risk, and HRQoL patients value most when making treatment decisions. We developed a descriptive system that outlines the IBD treatments by means of the 10 most relevant attributes, which should be considered by physicians and nurses when discussing treatment options with a patient. These attributes will be weighted in a future study based on patient preferences.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,063
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,145

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,063
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0100,009
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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