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Enregistrement W4410268263 · doi:10.1164/ajrccm.2025.211.abstracts.a1771

Perceptions of Health Care Providers on the Use of the Edmonton Dyspnea Inventory for Dyspnea Assessment in Interstitial Lung Disease Patients

2025· article· en· W4410268263 sur OpenAlexaffabout
Jiping Liao, Charlotte Pooler, Meena Kalluri

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInterstitial Lung Diseases and Idiopathic Pulmonary Fibrosis
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInterstitial lung diseaseIntensive care medicineDiseasePerceptionLung diseaseHealth careLungPhysical therapyIntensive careInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract RATIONALE: Dyspnea is a prevalent and distressing symptom in interstitial lung diseases (ILD) with significant effects on patients’ quality of life and is also associated with poor prognosis. Many guidelines recommend a multidimensional dyspnea assessment tool to assess dyspnea and guide management; however, this is not routinely used in ILD care. We developed a novel 9-item scale, the Edmonton Dyspnea Inventory (EDI), in which dyspnea severity is rated across different settings including at rest, during activities of daily living, and self-reported exercise and crises. This standardized, multidimensional tool captures dyspnea intensity for specific contexts, which clinicians can use to manage dyspnea more effectively. Our early studies support the feasibility of the use of EDI in outpatient settings. Healthcare professionals (HCP) are major stakeholders in the implementation of this tool; therefore, this study explored the perceptions of community health care professionals regarding the use of EDI. METHODS: We conducted a qualitative study using an inductive approach and open coding for content analysis. Email invitations for study participation were sent to community HCPs. Informed consent was obtained from study HCP participants. Two focus groups and one key informant interview were conducted. Themes were extracted from transcript and field notes analyses. RESULTS: Four main themes were identified: 1) EDI is a meaningful clinical tool, 2) HCP explicitly engage and educate patients for effective use of EDI, 3) HCP use EDI to personalize and evaluate dyspnea management, and 4) EDI is valuable for communication and interprofessional collaboration. Theme one: HCP reported that EDI offers a comprehensive framework for dyspnea assessment, HCP conveyed the commitment required for symptom management, and EDI facilitated HCP and patients to plan and manage dyspnea. Theme two: HCP discussed the need to educate patients around the purpose of EDI, tailor EDI to specific patient characteristics (ex. language barrier, cognitive barriers), and engage caregivers. Theme three: HCP used the EDI to tailor dyspnea management, allow for monitoring of symptoms, and early detection of worsening symptoms for timely introduction of interventions. Theme four: HCP shared that EDI enables a common understanding of dyspnea among colleagues and patients and encouraged dissemination of EDI to allow for the “same language” to be spoken. CONCLUSION: The EDI was found to be a valuable tool to assess dyspnea and personalize dyspnea management by HCPs. They recommended EDI to be used in clinical practice and education for dyspnea management among ILD patients.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,322 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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