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Enregistrement W4376225550 · doi:10.1136/bmjopen-2022-068104

Patient-reported impact of myasthenia gravis in the real world: findings from a digital observational survey-based study (MyRealWorld MG)

2023· article· en· W4376225550 sur OpenAlexaboutno aff
Sonia Berrih‐Aknin, Jacqueline Palace, Andreas Meisel, Kristl G. Claeys, Srikanth Muppidi, Francesco Saccà, Fatemeh Amini, Mark Larkin, Casey Quinn, Jon Beauchamp, Glenn Philips, Femke De Ruyck, Joyce Ramirez, Sandra Paci

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMyasthenia Gravis and Thymoma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArgenx
Mots-clésMedicineObservational studyAnxietyDepression (economics)Myasthenia gravisHospital Anxiety and Depression ScalePopulationFamily medicinePediatricsPsychiatryInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This study aims to explore the impact of myasthenia gravis (MG) - in terms of treatments, side effects, comorbidities, psychological health and work or study- in the real world from a patient perspective. DESIGN AND PARTICIPANTS: This is a prospective, observational, digital, longitudinal study. Adults diagnosed with MG residing in the USA, Japan, Germany, the UK, Italy, Spain or Canada were eligible to participate in the study. There were no other exclusion criteria. Participants used a bespoke smartphone application to confirm eligibility, provide consent and enter data about their MG into a profile, a tracker to record MG-related events and a series of patient-reported outcome instruments. 1693 participants completed at least 1 survey and were included in this analysis. RESULTS: Results are presented as a percentage of respondents to each survey question. The study population was largely female (69% of 1586 respondents), with an average age of 49.9 years (SD 14.8). In the previous 12 months, 83.7% of 1412 respondents confirmed that they had received one or more routine treatments for MG, and 67.1% of 255 respondents confirmed that they had experienced a side effect in the previous month. Commonly experienced comorbidities reported by 966 respondents were thyroid problems, hypertension and anxiety, experienced by 37.5%, 31.4% and 28.0% of respondents, respectively.According to 889 respondents to the Hospital Anxiety and Depression Scale survey, 52.7% and 43.2% had a score indicative of at least mild anxiety and mild depression, respectively. Of 257 respondents, 33.0% reported experiencing a work or study impact in the past month. CONCLUSIONS: This analysis of baseline characteristics of the MyRealWorld MG study population indicates that, despite current treatments, patients experience notable burden. Further scheduled analyses will develop a longitudinal picture of MG burden. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT04176211.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelhigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,190
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,252 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations24
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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