Immune thrombocytopenia (ITP) World Impact Survey (iWISh): Patient and physician perceptions of diagnosis, signs and symptoms, and treatment
Notice bibliographique
Résumé
Immune thrombocytopenia (ITP) is now well-known to reduce patients' health-related quality of life. However, data describing which signs and symptoms patients and physicians perceive as having the greatest impact are limited, as is understanding the full effects of ITP treatments. I-WISh (ITP World Impact Survey) was an exploratory, cross-sectional survey designed to establish the multifaceted impact of ITP, and its treatments, on patients' lives. It focused on perceptions of 1507 patients and 472 physicians from 13 countries regarding diagnostic pathway, frequency and severity of signs and symptoms, and treatment use. Twenty-two percent of patients experienced delayed diagnosis (caused by several factors), 73% of whom felt anxious as a result. Patients rated fatigue among the most frequent, severe symptom associated with ITP at diagnosis (58% most frequent; 73% most severe), although physicians assigned it lower priority (30%). Fatigue was one of the few symptoms persisting at survey completion (50% and 65%, respectively) and was the top symptom patients wanted resolved (46%). Participating physicians were experienced at treating ITP, thereby recognizing the need to limit corticosteroid use to newly-diagnosed or first-relapse patients and espoused increased use of thrombopoietin receptor agonists and anti-CD20 after relapse in patients with persistent/chronic disease. Patient and physicians were largely aligned on diagnosis, symptoms, and treatment use. I-WISh demonstrated that patients and physicians largely align on overall ITP symptom burden, with certain differences, for example, fatigue. Understanding the emotional and clinical toll of ITP on the patient will facilitate shared decision-management, setting and establishment of treatment goals and disease stage-appropriate treatment selection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».