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Enregistrement W3201305387 · doi:10.1101/2021.09.06.21263001

A standardized system and App for continuous patient symptom logging in gastroduodenal disorders: design, implementation, and validation

2021· preprint· en· W3201305387 sur OpenAlexaff
Gabrielle Sebaratnam, Nikita Karulkar, Stefan Calder, JST Woodhead, Celia Keane, D A Carson, Chris Varghese, Peng Du, Stephen Waite, Jan Tack, Christopher N. Andrews, Elizabeth Broadbent, Armen A. Gharibans, Gregory O’Grady

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastrointestinal motility and disorders
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesHealth Research Council of New ZealandRoyal Australasian College of Surgeons
Mots-clésConvergent validityNauseaFace validityGastroparesisConcurrent validityContent validityVomitingMedicinePsychologyClinical psychologyPsychiatryInternal medicinePsychometricsGastric emptyingStomach

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Functional gastroduodenal disorders include functional dyspepsia, chronic nausea and vomiting syndromes, and gastroparesis. These disorders are common, but their overlapping symptomatology poses challenges to diagnosis, research, and therapy. This study aimed to introduce and validate a standardized patient symptom-logging system and App to aid in the accurate reporting of gastroduodenal symptoms for clinical and research applications. Methods The system was implemented in an iOS App including pictographic symptom illustrations, and two validation studies were conducted. To assess convergent and concurrent validity, a diverse cohort with chronic gastroduodenal symptoms undertook App-based symptom logging for 4-hours after a test meal. Individual and total post-prandial symptom scores were averaged and correlated against two previously validated instruments: PAGI-SYM (for convergent validity) and PAGI-QOL (for concurrent validity). To assess face and content validity, semi-structured qualitative interviews were conducted with patients. Key Results App-based symptom reporting demonstrated robust convergent validity with PAGI-SYM measures of nausea ( r S =0.68), early satiation ( r S =0.55), bloating ( r S =0.48), heartburn ( r S =0.47), upper gut pain ( r S =0.40) and excessive fullness ( r S =0.40); all p<0 . 001 (n=79). The total App-reported Gastric Symptom Burden Score correlated positively with PAGI-SYM ( r S =0.56; convergent validity; p<0 . 001 ), and negatively with PAGI-QOL ( r S =-0.34; concurrent validity; p=0 . 002 ). Interviews demonstrated that the pictograms had adequate face and content validity. Conclusions and Inferences The continuous patient symptom-logging App demonstrated robust convergent, concurrent, face, and content validity when used within a 4-hour post-prandial test protocol. The App will enable standardized symptom reporting and is anticipated to provide utility in both research and clinical practice.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,266 · 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
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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