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Enregistrement W4388566423 · doi:10.2196/42905

Understanding the Needs and Lived Experiences of Patients With Graft-Versus-Host Disease: Real-World European Public Social Media Listening Study

2023· article· en· W4388566423 sur OpenAlexvenueno aff
Zinaida Perić, Grzegorz Basak, Christian Koenecke, Ivan Moiseev, Jyoti Chauhan, S. Aasaithambi, Alexandros Sagkriotis, Sibel Güneş, Olaf Penack

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNovartis Pharmaceuticals UK LimitedGilead Sciences
Mots-clésActive listeningHost (biology)Social mediaDiseaseLived experienceMedicinePsychologyCommunicationBiologyComputer sciencePathologyWorld Wide WebEcologyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Graft-versus-host disease (GVHD) is the major cause of short- and long-term morbidity and mortality after allogeneic hematopoietic stem cell transplantation. Treatment options beyond corticosteroid therapy remain limited, and prolonged treatment often leads to impaired quality of life (QoL). A better understanding of the needs and experiences of patients with GVHD is required to improve patient care. OBJECTIVE: The aim of this study is to explore different social media (SM) channels for gathering and analyzing the needs and experiences of patients and other stakeholders across 14 European countries. METHODS: We conducted a retrospective analysis of SM data from the public domain. The Talkwalker social analytics tool collected data from open-access forums, blogs, and various social networking sites using predefined search strings. The raw data set derived from the aggregator tool was automatically screened for the relevancy of posts, generating the curated data set that was manually reviewed to identify posts that fell within the predefined inclusion and exclusion criteria. This final data set was then used for the deep-dive analysis. RESULTS: A total of 9016 posts relating to GVHD were identified between April 2019 and April 2021. Deduplication and relevancy checks resulted in 325 insightful posts, with Twitter contributing 250 (77%) posts; blogs, 49 (15%) posts; forums, 13 (4%) posts; Facebook, 7 (2%) posts; and Instagram and YouTube, 4 (1%) posts. Patients with GVHD were the primary stakeholders, contributing 63% of all SM posts. In 234 posts, treatment was the most discussed stage of the patient journey (68%), followed by symptoms (33%), and diagnosis and tests (21%). Among treatment-related posts (n=159), steroid therapy was most frequently reported (54/159, 34%). Posts relating to treatment features (n=110) identified efficacy (45/110, 41%), side effects (38/110, 35%), and frequency and dosage (32/110, 29%), as the most frequently discussed features. Symptoms associated with GVHD were described in 24% (77/325) of posts, including skin-related conditions (49/77, 64%), dry eyes or vision change (13/77, 17%), pain and cramps (16/77, 21%), and fatigue or muscle weakness (12/77, 16%). The impacts of GVHD on QoL were discussed in 51% (165/325) of all posts, with the emotional, physical and functional, social, and financial impacts mentioned in 69% (114/165), 50% (82/165), 5% (8/165), and 2% (3/165) of these posts, respectively. Unmet needs were reported by patients or caregivers in 24% (77/325) of analyzed conversations, with treatment-related side effects being the most common (35/77, 45%) among these posts. CONCLUSIONS: SM listening is a useful tool to identify medical needs. Treatment of GVHD, including treatment-related side effects, as well as its emotional and physical impact on QoL, are the major topics that GVHD stakeholders mention on SM. We encourage a structured discussion of these topics in interactions between health care providers and patients with GVHD. TRIAL REGISTRATION: Not applicable.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil0,892

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,283
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,137 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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