A Digital Program for Daily Life Management With Endometriosis: Pilot Cohort Study on Symptoms and Quality of Life Among Participants
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: After experiencing symptoms for an average of 7 years before diagnosis, patients with endometriosis are usually left with more questions than answers about managing their symptoms in the absence of a cure. To help women with endometriosis after their diagnosis, we developed a digital program combining user research, evidence-based medicine, and clinical expertise. Structured around cognitive behavioral therapy and the quality of life metrics from the Endometriosis Health Profile score, the program was designed to guide participants for 3 months. OBJECTIVE: This cohort study was designed to measure the impact of a digital health program on the symptoms and quality of life levels of women with endometriosis. METHODS: In total, 63% (92/146) of the participants were included in the pilot study, recruited either free of charge through employer health insurance or via individual direct access. A control group of 404 women with endometriosis who did not follow the program, recruited through social media and mailing campaigns, was sampled (n=149, 36.9%) according to initial pain levels to ensure a similar pain profile to participants. Questionnaires assessing quality of life and symptom levels were emailed to both groups at baseline and 3 months. Descriptive statistics and statistical tests were used to analyze intragroup and intergroup differences, with Cohen d measuring effect sizes for significant results. RESULTS: Over 3 months, participants showed substantial improvements in global symptom burden, general pain level, anxiety, depression, dysmenorrhea, dysuria, chronic fatigue, neuropathic pain, and endo belly. These improvements were significantly different from the control group for global symptom burden (participants: mean -0.7, SD 1.6; controls: mean -0.3, SD 1.3; P=.048; small effect size), anxiety (participants: mean -1.1, SD 2.8; controls: mean 0.2, SD 2.5; P<.001; medium effect size), depression (participants: mean -0.9, SD 2.5; controls: mean 0.0, SD 3.1; P=.04; small effect size), neuropathic pain (participants: mean -1.0, SD 2.7; controls: mean -0.1, SD 2.6; P=.004; small effect size), and endo belly (participants: mean -0.9, SD 2.5; controls: mean -0.3, SD 2.4; P=.03; small effect size). Participants' quality of life improved between baseline and 3 months and significantly differed from that of the control group for the core part of the Endometriosis Health Profile-5 (participants: mean -5.9, SD 21.0; controls: mean 1.0, SD 14.8; P=.03; small effect size) and the EQ-5D (participants: mean 0.1, SD 0.1; controls: mean -0.0, SD 0.1; P=.001; medium effect size). Perceived knowledge of endometriosis was significantly greater at 3 months among participants compared to the control group (P<.001). CONCLUSIONS: This study's results suggest that a digital health program providing medical and scientific information about endometriosis and multidisciplinary self-management tools may be useful to reduce global symptom burden, anxiety, depression, neuropathic pain, and endo belly while improving knowledge on endometriosis and quality of life among participants.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».