Promoting patient followup treatment with intra-detrusor onabotulinumtoxinA
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We aimed to characterize patient-related factors that promote followup of repeat onabotulinumtoxinA treatments for overactive bladder via a mixed-methods approach. METHODS: A retrospective chart review was conducted for patients who received intra-detrusor injection of onabotulinumtoxinA at our institution from 2011-2018, who were then surveyed to evaluate their experience, knowledge, and perceptions regarding onabotulinumtoxinA treatment and followup. Patients who received one onabotulinumtoxinA treatment and patients who underwent multiple treatments were compared to assess followup rates following initial treatment, group characteristics, patient comfort, and patient knowledge of needed retreatment. RESULTS: A total of 29.3% of patients received a single treatment and 70.7% of patients received multiple treatments. There was no difference in clinical, demographic, or intake variables between groups. Patients receiving multiple treatments reported having their first procedure in the operating room and reported greater improvement in symptoms and procedure comfort. This group was also more likely to understand that repeat treatments are necessary than those undergoing one treatment. CONCLUSIONS: No research to date has systematically explored patient-reported factors that promote retreatment of onabotulinumtoxinA for overactive bladder. This novel, mixed-methods approach indicates that patient comfort and patient knowledge were the strongest predictors of previous retreatment and anticipated retreatment, suggesting concrete avenues for improved periprocedural patient counselling and education.
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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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».