One More Tool in the Tool Belt: A Qualitative Interview Study Investigating Patient and Clinician Opinions on the Integration of Psychometrics Into Routine Testing for Disorders of Gut-Brain Interaction
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Disorders of gut-brain interaction (DGBIs) encompass a common group of disorders characterised by chronic gastrointestinal symptoms. Psychological comorbidities are common in patients with DGBIs and are linked with poorer patient outcomes. Consequently, assessing and managing mental wellbeing may lead to improvements in symptoms and quality of life. Methods This study aimed to explore patients' and clinicians' opinions on integrating psychometrics into routine DGBI testing. Semi-structured interviews were conducted with 16 patients with gastroduodenal DGBI and 19 clinicians who see and treat these patients. Interviews were analysed using inductive, reflexive thematic analysis. Results Three key clinician themes were developed: (1) psychology as part of holistic care, emphasising the importance of a multidisciplinary approach; (2) the value of psychometrics in clinical practice, highlighting their potential for screening and expanding management; and (3) navigating barriers to utilising psychometrics, addressing the need for standardisation to maintain the therapeutic relationship. Four key patient themes were developed: (1) the utility of psychometrics in clinical care, reflecting the perceived benefits; (2) openness to psychological management, indicating patients' willingness to explore psychological treatments; (3) concerns with psychological integration, addressing potential stigma and fear of labelling; and (4) the significance of clinician factors, emphasising the importance of clinician bedside manner, knowledge and collaboration. Conclusions These themes demonstrate that patients and clinicians see value in integrating psychometrics into routine DGBI testing. Despite potential barriers, psychometrics advance patient and clinician understanding and facilitate multidisciplinary management. Recommendations for navigating challenges were provided, and considering these, patients and clinicians supported the use of psychometrics as screening tools for patients with DGBIs.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».