The Impact of Hypothyroidism on Satisfaction with Care and Treatment and Everyday Living: Results from E-Mode Patient Self-Assessment of Thyroid Therapy, a Cross-Sectional, International Online Patient Survey
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hypothyroid patients often report dissatisfaction and poor quality of life. This survey explored the impact of hypothyroidism on patient satisfaction, everyday living, experiences with health care professionals, and influence of demographic and socioeconomic factors. Methods: Cross-sectional questionnaire survey targeting an international population of hypothyroid patients. Multilevel regression modeling was used for analyses. Results: The total number of responses was 3915 from 68 countries. Satisfaction with care and treatment was not associated with type of treatment for hypothyroidism. Having no confidence and trust in health care professionals was strongly associated with dissatisfaction (p < 0.001). Controlling for all other variables, significant differences were found among satisfaction rates between countries. A weak inverse relationship was found between satisfaction with care and treatment and impact on everyday living (p < 0.001). Respondents taking levothyroxine (LT4) alone were more likely to report a positive impact on everyday living (pooled odds ratio 2.376 [confidence interval: 0.941–5.997]) than respondents taking liothyronine-containing treatments. Conclusions: Low levels of satisfaction with care and treatment for hypothyroidism were strongly associated with lack of confidence and trust and negative experiences with health care professionals. Differences in responses between countries were noted, implying the potential influence of national health care systems, socioeconomic and cultural factors. Contrary to widespread anecdotes in social media, this large-scale survey shows no association between type of treatment for hypothyroidism and patient satisfaction, as well as better outcomes on everyday living associated with LT4, compared with liothyronine-containing treatments.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».