The Development and Validation of a Patient Questionnaire Tool for the Assessment of Patient-Reported Experiences With Endometriosis Ultrasound
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Endometriosis ultrasound is an accurate, cost-effective, and non-invasive diagnostic tool that can help improve the diagnostic delay that patients with endometriosis experience. As an emerging diagnostic method, the perspectives of patients undergoing endometriosis ultrasound remain unexplored. Therefore, the objective of this study was to develop and validate an assessment tool that evaluates patient-reported experiences with endometriosis ultrasound as a decision-making tool. METHODS: This was a 2-part study with the first phase involving a modified Delphi consensus process including a panel of clinicians, sonologists, researchers, and a patient with lived experience of endometriosis. Pre- and post-ultrasound patient questionnaires were subsequently developed. The second phase included validating the questionnaires via a prospective cross-sectional survey study carried out at the Endometriosis Clinic at McMaster University Medical Centre in Hamilton, Canada. Data were analyzed using measures of central tendency, chi-square test, and Fisher exact test as appropriate. Statistical significance was determined by 2-sided P values less than 0.05. RESULTS: Pre- and post-ultrasound questionnaires were developed comprising 8 and 10 questions, respectively. Of 46 respondents, there was a similar representation of patients with an abnormal endometriosis ultrasound (58.7% of patients, n = 27) and those with a normal endometriosis ultrasound (41.3 %, n = 19). Moreover, endometriosis ultrasound results helped most participants (84.8%, n = 39) with treatment decision-making. CONCLUSIONS: This study validates a survey tool that can be used clinically to assess patient-reported experiences with endometriosis ultrasound. It also demonstrates the highly informative nature of endometriosis ultrasound, with many patients choosing to defer more invasive diagnostic methods (i.e., surgery).
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 | 0,057 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».