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Enregistrement W4408303109 · doi:10.2196/58882

Living With and Managing Uncomplicated Urinary Tract Infection: Mixed Methods Analysis of Patient Insights From Social Media

2025· article· en· W4408303109 sur OpenAlexaboutno aff
Melissa Kramer, José Medina‐Polo, Nishant Kumar, Aruni Mulgirigama, Amina Benkiran

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrinary Tract Infections Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial mediaMedicineFamily medicineSocial supportUrinary systemNursingInternal medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Uncomplicated urinary tract infections (uUTIs) affect more than half of women in their lifetime and can impact on quality of life. We analyzed social media posts discussing uUTIs to gather insights into the patient experience, including aspects of their disease management journey and associated opinions and concerns. OBJECTIVE: This study aims to gather patient experience insights by analyzing social media posts that discussed uUTI. METHODS: A search string ("urinary tract infection" [UTI] or "bladder infection" or "cystitis" or "UTI" not "interstitial cystitis") was used to identify posts from public blogs and patient forums (June 2021 to June 2023). Posts were excluded if they were not written in English or discussed complicated UTI (posts that mentioned "pregnancy" or "pregnant" or "trimester" or "catheter" or "interstitial"). Posts were limited to publicly available sources and anonymized. The primary objective was to gather patient perspectives on key elements of the uUTI experience, including health care professional (HCP) interactions, diagnosis, treatment, and recurrence. RESULTS: In total, more than 42,000 unique posts were identified (mostly from reddit.com; 29,506/42,265, 70%) and >3600 posts were analyzed. Posts were most commonly from users in the United States (6707/11,180, 60%), the United Kingdom (2261/11,180, 20%), Canada (509/11,180, 5%), Germany (356/11,180, 3%), or India (320/11,180, 3%). Six main themes were identified: symptom awareness and information seeking, HCP interactions, diagnosis and management challenges, management with antibiotics, self-management, and challenges with recurrent UTI. Most posts highlighted the importance of seeking professional medical advice, while some patients raised concerns regarding their HCP interactions and lack of shared decision-making. Patients searched for advice and guidance on the web prior to consulting an HCP, described their symptoms, and discussed lifestyle adjustments. Most patients tried self-management and shared their experiences with nonprescribed treatment options. There was general agreement among posts that antibiotics are necessary to cure UTIs and prevent associated complications. CONCLUSIONS: Social media posts provide valuable insight into the experiences and opinions of patients with uUTIs in Canada, Germany, India, the United Kingdom, and the United States. The insights from this study provide a more complete picture of patient behaviors and highlight the potential for HCP and patient education, as well as better communication through shared decision-making to improve care.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,381 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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