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Enregistrement W4407537683 · doi:10.1186/s12911-025-02907-x

Pelvic pain & endometriosis: the development of a patient-centred e-health resource for those affected by endometriosis-associated dyspareunia

2025· article· en· W4407537683 sur OpenAlexafffund
Gurkiran Parmar, A. Fuchsia Howard, Heather Noga, Leah Tannock, Abdul‐Fatawu Abdulai, Catherine Allaire, Sarah Lett, Jessica Sutherland, Edurne Lopez de Arbina, Lone Hummelshøj, Phillipa Bridge-Cook, Paul J. Yong

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Informatics and Decision Making · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEndometriosis Research and Treatment
Établissements canadiensB.C. Women's Hospital & Health CentreUniversity of British Columbia HospitalWomen's Health Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMichael Smith Health Research BC
Mots-clésUsabilityFocus groupEndometriosisMedicinePelvic painQualitative researchResource (disambiguation)NursingMedical educationPsychologyComputer scienceGynecologyBusinessSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: We recognized a paucity of accessible, evidence-based, empowering patient-centred resources for those with endometriosis-associated dyspareunia. Affecting more than 50% of people with endometriosis, dyspareunia can significantly impact relationships, chronic pain and the ability to have a family. We aimed to develop a patient-centred educational website for those affected by endometriosis-associated dyspareunia. METHODS: To develop a functional and meaningful website for endometriosis-associated dyspareunia, we utilized a Knowledge to Action framework, supplemented with a patient-centred research design and technology-enabled knowledge translation. Our patient partners influenced the direction and scope of the project, provided critical feedback throughout the development process, and approved website revisions prior to launch. The website was developed in five phases; (1) needs assessment interviews and focus groups with key stakeholders, (2) landscape analysis of pre-existing websites, (3) development, (4) usability testing and qualitative interviews, and (5) revisions and launch. RESULTS: Phase 1 and 2 emphasized a need for comprehensive yet plain language explanations of pain mechanisms and strategies for pain management. Rigorous consultation with key stakeholders informed the creation of the preliminary website in phase 3. Usability testing in phase 4 identified five main categories of usability problems, most of which were considered minor. Phase 4 qualitative interviews identified users' overall impressions of the preliminary website, including that the website could help people understand their pain and describe their pain to partners and healthcare providers, as well as feel empowered to seek healthcare and validated in their experiences. User suggestions, combined with usability testing, informed revisions in phase 5. CONCLUSION: We developed an educational website for endometriosis-associated painful sex where people can find evidence-based etiologies for pain, pain management options, and actionable resources. Based on the data collected through qualitative interviews with patients, this website can potentially empower people to seek health care. The strength of the website development approach used was the inclusion of qualitative user insights in addition to the commonly completed user tests. The patient interviews provided insights into the potential impact of the website and, thus, ensured that we not only created a functional website that meets end users' needs, but a website that is also meaningful to those affected by this condition.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,088
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil0,920

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,088
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,317 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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