Defining and prioritizing modifiable risk factors towards the co-creation of a urinary incontinence self-management intervention for older men: A sequential multimethod study protocol
Notice bibliographique
Résumé
Urinary incontinence (UI), characterized by involuntary urine leakage is a chronic, embarrassing and stigmatizing condition that is under-reported and under-treated). UI is under-prioritized and under-researched, particularly in older men (defined here as men 65+), and there have been calls for more targeted research focusing on this specific group. No existing self-management interventions focus on the needs of older men and none incorporate the perspectives of older men into their development. Furthermore, health inequalities and disparities in continence services for men, and a low level of health seeking behavior in men with UI make it crucial to incorporate their perspectives into intervention development to ensure optimal outcomes. The study will identify risk factors for UI that are potentially amenable to self-management in older men, assess their self-efficacy in managing UI, and determine what modifiable risk factors older men feel are pragmatic to include as part of a self-management program. We will conduct and report a sequential multi-method design consisting of a Delphi study among healthcare experts and a survey among older men with UI, according to the Guidance on Conducting and Reporting Delphi Studies (CREDES) Checklist and the Checklist for Reporting Of Survey Studies (CROSS). A geographically dispersed, multidisciplinary group of 30 health care professionals (urologists, geriatricians, family physicians, and nurses) involved in continence care and a representative sample of at least 128 ethnically diverse older men will participate in a Delphi survey and an older men's survey respectively. The healthcare experts will evaluate an evidence-synthesized list of UI risk factors to determine those potentially amenable to self-management. Delphi rounds will be repeated until consensus threshold of 75% is reached. Thereafter, older men recruited via stratified sampling of population subgroups will rate a list of expert-identified potentially modifiable risk factors to indicate which factors they deem practicable and can prioritize. Older men's survey questionnaires will capture information on patients' characteristics (socio-demographics and UI-related items). The Geriatric Self-Efficacy Index for UI (GSE-UI Index) as well as a Likert scale to assess perceived capability and willingness to modify the expert-identified UI modifiable risk factors will be included. Data will be analyzed quantitatively and qualitatively.
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 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 | 0,045 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,007 |
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 ».