Patient Experience of Sjögren’s Disease and its Multifaceted Impact on Patients’ Lives
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The symptoms associated with Sjögren's disease (Sjögren's) are well-documented from the physician's perspective. However, from the patient's perspective, there is limited information on symptoms and their impact on health-related quality of life (HRQoL). This study aimed to provide an expanded understanding of patients' experience of Sjögren's and how symptoms impact HRQoL using a novel multi-method social media listening (SML) approach. METHODS: A total of 26,950 social media posts with relevant content on Sjögren's posted by social media users from the USA, Canada, Australia, UK, France, Germany, Italy, Spain and China were analysed using an artificial intelligence natural language processing tool to explore patient conversations. Symptoms by level of impact on patients were characterised based on 'commonness' and 'bothersomeness'. Applied concept association analysis was used to assess relationships between symptom domains and impact domains. A qualitative framework was applied to explore words and phrases patients use to describe symptoms and their impacts. RESULTS: Five of the identified symptom domains were very impactful: Pain; Dry Mouth and Throat; Fatigue, Energy and Sleep; Emotional Balance; and Dry Eye. The symptom domains Pain and Dry Mouth and Throat were the most common, while those of Emotional Balance and Fatigue, Energy and Sleep were the most bothersome. Symptom domains most closely associated with four HRQoL impact domains were Fatigue, Energy and Sleep, Dry Mouth and Throat and Dry Eye with Daily Functioning; Fatigue, Energy and Sleep with Financial Health; Emotional Balance with Psychological Wellbeing and Gynaecological Issues with Social Wellbeing. CONCLUSION: The results of this SML study show that Sjögren's affects diverse aspects of patients' lives, with symptoms extending beyond dry eyes and mouth and impacting daily living and functioning. Because symptoms may affect patients differently, these results highlight the importance of measuring impact on HRQoL to assess patient outcomes and treatment options in routine clinical practice and clinical trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».