A qualitative interview study exploring patients’ views and experiences of treatment for hidradenitis suppurativa in the UK
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hidradenitis suppurativa (HS) is a long-term skin condition where evidence for management after first-line treatment fails is limited and practice varies across the UK. Medical and surgical treatment options are potential avenues of treatment. Furthermore, patient perspectives on HS treatments have received little attention in research to date. OBJECTIVES: To explore patients' views and experiences of treatment for HS to inform clinical care. METHODS: We conducted a nested qualitative study within a prospective cohort study. Interviews with 35 participants were completed by telephone. Purposive sampling was undertaken. Framework analysis was used to develop themes. RESULTS: Past experiences and knowledge informed patient beliefs and whether an individual felt a treatment option was appropriate or a good 'fit' for them at a specific moment in time. Healthcare professional recommendations can influence a patient's views and which treatment option they ultimately receive. Positive experiences were reported across all treatment types covered in the study. Negative experiences included mediation side-effects, lack of efficacy, delays to procedures and burden of wound care. However, even when personal experiences were not wholly positive for an individual, participants often believed the same treatment may potentially help others with HS, owing to the importance placed on personalization of treatment. CONCLUSIONS: This paper has implications for how healthcare professionals discuss treatment options with people with HS. A 'one-size-fits-all' approach is inappropriate, and shared decision-making that elicits patients' beliefs and preferences is crucial.
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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 | 0,016 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».