Development of a visual, patient-reported tool for assessing the multi-dimensional burden of endometriosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Inadequate communication about endometriosis symptom burden between women and healthcare providers is a barrier for optimal treatment. This study describes the development of the EndoWheel, a patient-reported assessment tool that visualizes the multi-dimensional burden of endometriosis to facilitate patient-provider communication. METHODS: Assessment questions for the tool were developed using an iterative Delphi consensus process. A consensus phase included additional practitioners and specialists to broaden perspectives and select revised statements. Semi-structured qualitative interviews were conducted with 13 women with endometriosis to assess the scoring and content of the measures. RESULTS: Symptoms included in the tool were pelvic pain, vaginal bleeding, bowel/bladder symptoms, energy levels, fertility, impact on activities, emotional and sexual well-being, and self-perceived global health. Additional life impact areas included relationships, social and occupational activity, and self-perception. The 13 interviewees completed the tool in approximately 5-6 min (range 4.0-7.5 min). Most participants (92%) perceived that the tool would enable better patient-provider communication, including addressing symptoms and areas of impact not normally discussed during office visits. CONCLUSION: Similar to visual circular tools used in burden assessment of other chronic diseases, the tool may facilitate improved patient dialogue with providers around endometriosis treatment goals and options.
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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 | 0,022 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».