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Enregistrement W4385851109 · doi:10.2196/42101

Usefulness of Self-Assessment of Gastrointestinal Symptoms: Web-Based Study in Anhui, China

2023· article· en· W4385851109 sur OpenAlexvenueno aff
Xiao-qin Guan, Qun Xue, Huan Ma, Guocheng Li, Xiuze Xu, Kexin Zhang, Mengsha Tang, Rong Liu, Debin Wang, Xingrong Shen

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastrointestinal motility and disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBiopsychosocial modelFeelingMedicineClinical psychologyPsychologyPsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Gastrointestinal symptoms (GISs) are caused by a combination of biopsychosocial factors and are highly prevalent worldwide. Given their complex nature, coupled with ineffective communication of diagnoses by physicians, patients with intimate GISs often feel stigmatized. This, in turn, can inhibit their ability to express their thoughts and feelings adequately, leading them to over- or underreport their symptoms. Moreover, selective service-seeking for and reporting of GISs have a direct bearing on the stage of disease at presentation and, consequently, on the overall prognosis. OBJECTIVE: This study aimed to investigate the usefulness of a web-based self-assessment of GISs as a supplementary means to cope with potential over- or underreporting during routine consultations. METHODS: GIS data were collected using a novel web-based self-assessment tool (n=475) and from nonparticipative observation of doctor-patient consultations (n=447) and household surveys (n=10,552) in Anhui, China. Data analysis focused primarily on the description of the composition of respondents and the occurrence rates of GISs by sociodemographics, and by symptom solicitation methods and settings. Chi-square power tests were used when necessary to compare differences in the occurrence rates between relevant groups. The level of significance for the 2-sided test was set at α<.05. RESULTS: The average occurrence rates of both upper and lower GISs derived from the web-based self-assessment were higher than those from the observation (upper GISs: n=661, 20.9% vs n=382, 14.2%; P<.001; lower GISs: n=342, 12.9% vs n=250, 10.8%; P=.02). The differences in 6 of the 9 upper GISs and 3 of the 11 lower GISs studied were tested with statistical significance (P<.05); moreover, a higher frequency rate was recorded for symptoms with statistical significance via self-assessment than via observation. For upper GISs, the self-assessed versus observed differences ranged from 17.1% for bloating to 100% for bad mood after a meal, while for lower GISs, the differences ranged from -50.5% for hematochezia or melena to 100% for uncontrollable stool. Stomachache, regurgitation, and dysphagia had higher occurrence rates among participants of the self-assessment group than those of the household survey group (20% vs 12.7%, 14% vs 11%, and 3% vs 2.3%, respectively), while the opposite was observed for constipation (5% vs 10.9%), hematochezia or melena (4% vs 5%), and anorexia (4% vs 5.2%). All differences noted in the self-assessed occurrence rates of specific, persistent GISs between sociodemographic groups were tested for nonsignificance (P>.05), while the occurrence rates of any of the 6 persistent GISs among respondents aged 51-60 years was statistically higher than that among other age groups (P=.03). CONCLUSIONS: The web-based self-assessment tool piloted in this study is useful and acceptable for soliciting more comprehensive GISs, especially symptoms with concerns about stigmatization, privacy, and shame. Further studies are needed to integrate the web-based self-assessment with routine consultations and to evaluate its efficacy.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,353 · 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'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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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