Evaluating the impact of the self‐BAT screening tool on patient outcomes: Results of the let's talk period project
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: One of the many challenges in diagnosing bleeding disorders is distinguishing between normal and abnormal bleeding symptoms. Letstalkperiod.ca is an educational website that includes an online self-administered bleeding assessment tool (Self-BAT) which is a validated screening tool that enables patients to independently determine their bleeding scores (BS). AIM: The aim of this study was to evaluate patient outcomes for those referred with an abnormal Self-BAT BS compared to those referred without the prior use of the Self-BAT. METHODS: This was a retrospective, observational study. After obtaining REB approval, chart review was performed for patients evaluated for a suspected bleeding disorder in a tertiary care centre between 2016 and 2023. RESULTS: 351 patients (310 female) were identified for inclusion with a mean age of 41 years. Of these patients, 30 were referred for a positive/abnormal Self-BAT BS and the remainder were referred for other reasons. Patients referred for a positive Self-BAT BS required interventions for their bleeding symptoms more often (73.3% vs. 36.7%, p ≤ .001). Though they were not diagnosed with an inherited bleeding disorder more often (6.7% vs. 10.7%, p = .754), patients referred for a positive self-BAT were more likely to be diagnosed with a bleeding disorder when the definition was expanded to include bleeding disorder of unknown cause (56.7% vs. 31.9%, p = .008). CONCLUSION: Results of this study suggest that the Self-BAT at letstalkperiod.ca can be a useful tool for patients and physicians to identify those needing referral to tertiary haematology clinics for evaluation and management of bleeding symptoms.
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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 | 0,015 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».