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Enregistrement W4313557556 · doi:10.1136/bmjopen-2021-058766

Agreement between patient’s description of abdominal symptoms of possible upper gastrointestinal cancer and general practitioner consultation notes: a qualitative analysis of video-recorded UK primary care consultation data

2023· article· en· W4313557556 sur OpenAlexaboutno aff
Victoria Hardy, Juliet A. Usher‐Smith, Stephanie Archer, Rebecca Barnes, John F. Lancaster, Margaret A. Johnson, Matthew Thompson, Jon Emery, Hardeep Singh, Fiona M Walter

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNIHR School for Primary Care ResearchNational Institute for Health and Care ResearchCancer Research UK
Mots-clésMedicineMedical recordFamily medicineTerminologyAbdominal painQualitative researchMedical terminologyNursingSurgeryLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Abdominal symptoms are common in primary care but infrequently might be due to an upper gastrointestinal (UGI) cancer. Patients' descriptions may differ from medical terminology used by general practitioners (GPs). This may affect how information about abdominal symptoms possibly due to an UGI cancer are documented, creating potential missed opportunities for timely investigation. OBJECTIVES: To explore how abdominal symptoms are communicated during primary care consultations, and identify characteristics of patients' descriptions that underpin variation in the accuracy and completeness with which they are documented in medical records. METHODS AND ANALYSIS: Primary care consultation video recordings, transcripts and medical records from an existing dataset were screened for adults reporting abdominal symptoms. We conducted a qualitative content analysis to capture alignments (medical record entries matching patient verbal and non-verbal descriptions) and misalignments (symptom information omitted or differing from patient descriptions). Categories were informed by the Calgary-Cambridge guide's 'gathering information' domains and patterns in descriptions explored. RESULTS: Our sample included 28 consultations (28 patients with 18 GPs): 10 categories of different clinical features of abdominal symptoms were discussed. The information GPs documented about these features commonly did not match what patients described, with misalignments more common than alignments (67 vs 43 instances, respectively). Misalignments often featured patients using vague descriptors, figurative speech, lengthy explanations and broad hand gestures. Alignments were characterised by patients using well-defined terms, succinct descriptions and precise gestures for symptoms with an exact location. Abdominal sensations reported as 'pain' were almost always documented compared with expressions of 'discomfort'. CONCLUSIONS: Abdominal symptoms that are well defined or communicated as 'pain' may be more salient to GPs than those expressed vaguely or as 'discomfort'. Variable documentation of abdominal symptoms in medical records may have implications for the development of clinical decision support systems and decisions to investigate possible UGI cancer.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,077
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,077
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,132
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeQualitatif
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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