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 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 | 0,002 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».