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Enregistrement W2992843917 · doi:10.11575/prism/37269

Adult patient perspectives of the unknowns of living with epilepsy - results from a focus group study.

2019· article· en· W2992843917 sur OpenAlexaboutno aff
Jeanie Y. Y. Lee, Jennifer Gelfand, Sundus Khan, Rachel Crooks, Colin B. Josephson, Samuel Wiebe, Scott B. Patten, Lawrence Korngut, Eric E. Smith, Pamela Roach

Notice bibliographique

RevuePRISM (University of Calgary) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent and Pediatric Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpilepsyFocus (optics)Focus groupPsychologyMedicinePsychiatrySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Objectives: Epilepsy is one of the most common and debilitating neurological conditions that affects nearly 50 million people worldwide, yet there remains a stigma around this condition, which can impact the information-seeking behaviours of patients. As the Brain and Mental Health Research Clinics develop a website about registry-based research, including patient-facing areas, it is important to understand how patients look for information, and the types of information they are seeking out. The objective of this study was to encourage conversation and understand the patient perspectives of existing knowledge gaps between epilepsy patients and the resources they use to obtain information. Methods: A total of thirteen patients (mean (SD) age = 46.4 (16.1) years) from the Calgary Comprehensive Epilepsy Program Registry and four caregivers participated in one of the three focus groups completed in order to meet our aims. There were eight female and five male patients. A semi-structured guide was used to understand the patients’ experiences, top concerns, informational resources currently used, and resources or knowledge that patients felt are lacking. The focus groups were audio-recorded and transcribed verbatim. Thematic content analysis was conducted by two researchers who independently open-coded the transcripts using NVivo 11. The final analysis was done by team discussion and ongoing analysis of the codes to create themes and sub-themes. Results: The major themes that emerged from the data included: 1) daily management; 2) resources; and 3) medications and treatment. For daily management, the participants reported concerns about the effects of epilepsy on day-to-day activities such as driving, working, and the barriers they face in society due to their perceived lack of awareness and education about seizure management in the general public. The participants felt negatively impacted by the stigma and compared their experience with epilepsy with other disorders such as cancer or diabetes which they feel are much more accepted in society. The geographical location of the patient also plays a role in the support they receive for epilepsy management, with participants citing challenges and feelings of isolation in rural areas. To acquire more information about epilepsy, participants reported that they primarily asked their physicians or searched online. However, despite the conveniences of the internet, some individuals felt the volume and variation of quality of online information was overwhelming. Instead, they would prefer to go to trusted resources that are provided by healthcare professionals or websites affiliated with hospitals or universities. Updated information on medication, side effects, and research are examples of resources the patients would like to see provided on such websites. Conclusion: Overall, it is clear from our focus groups that resources and support for self-management and day-to-day living for individuals with epilepsy is paramount to reduce knowledge gaps. Not only is it important to provide daily management and medication information to patients through trusted organizational resources, but it is equally important to increase public awareness about epilepsy and seizure disorders to reduce the stigma attached to these conditions.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,244 · 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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