Medical ID use by international patients with Aspirin-Exacerbated Respiratory Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients widely use medical identification (ID) to indicate their food and drug allergies, and chronic medical conditions. One chronic condition for which patients are recommended to use a form of medical ID is Aspirin-Exacerbated Respiratory Disease (AERD), a disease characterized by the presence of asthma, chronic rhinosinusitis with nasal polyps and sensitivity to aspirin and other COX-1 inhibitors, including nonsteroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs). The uptake of medical ID use in AERD is unknown and has not been widely studied in this population. METHODS: We conducted a cross-sectional survey study to measure the perception of the need to use a medical ID and its use by patients with AERD internationally. RESULTS: 245 members of an online AERD support group completed an online survey. The majority (80%, n = 198) of the participants did not use any form of medical ID. The participants reported that the lack of knowledge and awareness about the importance of using a medical ID was the most common reason for not using it. CONCLUSION: This international survey found that the majority of the AERD patient respondents did not use a medical ID. The most common reasons for nonuse were not knowing that it is recommended for their condition and that the patients did not consider it necessary. The results highlight the need for further patient and health care provider education.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».