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Enregistrement W3167606689 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjab076.243

P116 Development of a new patient-reported outcome measure for patients with complex cryptoglandular fistulas

2021· article· en· W3167606689 sur OpenAlexaff
Jeffrey D. McCurdy, Patrick Crooks, Chad Gwaltney, Robert Krupnick, Kathy-Ann Cadogan, Santiago González, Chitra Karki

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnorectal Disease Treatments and Outcomes
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDebriefingEmbarrassmentPatient-reported outcomeAnal fistulaQuality of life (healthcare)MedicinePromPhysical therapyPsychologyClinical psychologySurgeryFistulaPsychotherapistNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Complex cryptoglandular fistulas (CCF) arise from infected anal glands and are often associated with substantial morbidity and healthcare utilization. Standarized patient-reported outcome measures (PROMs) for CCF are lacking. Thus, we aimed to develop a disease-specific PROM to assess the burden of symptoms and their impact on daily life in patients with CCF. Methods To develop a conceptual model, a targeted literature review was conducted to identify symptoms and impacts on daily life associated with CCF. Existing PROMs relating to anal fistulas were also sought. Semi-structured interviews with colorectal surgeons (n=5) assessed clinical perspectives on patient experience of CCF. A draft item pool was developed based on the refined conceptual model and using the Quality of Life in Patients with Anal Fistula Questionnaire as a reference. The tool was refined through concept elicitation interviews on the symptoms and impacts of CCF, and cognitive debriefing on the interpretation, understanding and response to each item. Interviews were conducted until concept saturation was achieved and patient feedback suggested no further refinements were required. Results The literature review identified discharge, pain, faecal incontinence and bleeding as the most prevalent symptoms, and embarrassment as the most prevalent impact on daily life. Results from surgeon interviews were then used to revise the initial conceptual model. Twenty US adults (60% female; mean age, 49 years) with clinically confirmed CCF participated in interviews (four waves of n=5). Patients identified 10 salient symptoms and 11 salient impacts on daily life (salient defined as mention by ≥50% of patients and mean disturbance rating ≥5 on a 10-point scale). The final conceptual model included the main symptoms and treatment-related effects, and impacts on daily life. The draft item pool was refined, resulting in a final PROM consisting of 14 items (covering frequency and severity) relating to symptom domains – discharge, incontinence, pain, irritation, odour, abscess – and 6 items relating to health-related quality of life domains – functional, physical, psychological, social health. The PROM features a 7-day recall period, with responses mostly given on a 5-point verbal rating scale. Cognitive debriefing confirmed that the PROM was clear, easy to understand and relevant to patients’ experiences. Conclusion The 20-item CCF questionnaire (CCFQ-20) is a new PROM that has been developed and tested for content validity, following expert guidance and regulatory best practices. It addresses a comprehensive set of salient symptoms and impacts experienced by patients with CCF. Psychometric testing is required to fully evaluate this PROM. Sponsor: Takeda Pharmaceuticals USA, Inc.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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