Patient‐reported data on the severity of Von Willebrand disease
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The severity of Von Willebrand disease (VWD) is currently based on laboratory phenotype. However, little is known about the severity of the patient's experience with the disease. The most recent VWD guidelines highlight the need for patient-reported outcomes (PROs) in VWD. AIM: The study aimed to investigate the patient-perspective on VWD severity and to identify key factors that determine the severity of disease experienced by patients. MATERIALS AND METHODS: Patients participated in a nationwide cross-sectional study on VWD in the Netherlands (WiN-study). Patients filled in a questionnaire containing questions on the experienced severity of VWD (4-point scale), bleeding score (BS) and quality of life (QoL). RESULTS: We included 736 patients, median age of 41.0 years (IQR 23.0-55.0) and 59.5% were women. A total of 443 had type 1, 269 type 2 and 24 type 3 VWD. Self-reported severity of VWD was categorized as severe (n = 52), moderate (n = 171), mild (n = 393) or negligible (n = 120). Classification by historically lowest FVIII:C levels < 0.20 IU/mL as a proxy for severe VWD aligned with patient-reported severity classification with a 72% accuracy. Type 3 VWD (OR = 4.02, 95%CI: 1.72-9.45), higher BS (OR = 1.09, 95%CI: 1.06-1.11), female sex (OR = 1.36, 95%CI: 1.01-1.83), haemostatic treatment in the year preceding study inclusion (OR = 1.53, 95%CI: 1.10-2.13) and historically lowest VWF:Act levels (OR = 0.26, 95%CI: 0.07-1.00) were independent determinants of patient-reported severity. CONCLUSION: This study shows that patient-reported data provide novel insights into the determinants of experienced disease severity. Our findings highlight the need for studies on PROs with validated questionnaires to assess the burden of VWD.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 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 ».