MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4414545261 · doi:10.1136/bmjopen-2025-104139

Challenges and opportunities for expediting ALS diagnosis in Alberta, Canada: a human-centred design approach

2025· article· en· W4414545261 sur OpenAlexafffundabout
Nicole Naadu Ofosu, Westerly Luth, Shelagh K. Genuis, Kelsey Tymkow, Indra Budiyanto, Taylor McGuckin, Denise Campbell‐Scherer, Wendy Johnston

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesGovernment of Alberta
Mots-clésExpeditingReferralMEDLINEHealth services researchPatient referral

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) is a rapidly progressive, fatal motor neuron disease. Diagnostic delay severely impairs patient access to ALS multidisciplinary clinics, available disease-modifying medications and therapies that may prolong survival. OBJECTIVES: To investigate how patient and physician perspectives might be leveraged to promote timely ALS diagnosis, and how system-level barriers might be addressed to promote appropriate referral to ALS multidisciplinary care. DESIGN AND SETTING: A qualitative study in Alberta, Canada, used human-centred design and interviews to map the diagnostic journeys of ALS patients and identify individual-level and system-level diagnostic barriers and opportunities. PARTICIPANTS AND ANALYSIS: 30 semistructured interviews (10 patients; 20 physicians) were conducted. Data were inductively analysed with the aid of Miro board software. Patient and physician data were triangulated to identify key phases of the journey from symptom onset to confirmed ALS diagnosis and themes related to the diagnostic barriers and opportunities. Journey maps were created to visualise the diagnostic journey. RESULTS: Patient journeys were comprised of five phases and commonly involved iterative cycles of referral and testing before an ALS diagnosis was confirmed. Four primary themes related to diagnostic barriers: difficulty recognising and responding effectively to early-stage ALS symptoms, absence of a single definitive diagnostic test, long wait times between referrals and clinical visits, and physician reluctance to pronounce an ALS diagnosis. Analysis indicated three approaches for improving diagnostic processes: increase ALS awareness; improve communication between referring physicians and physicians receiving referrals (consultants); and develop physician, diagnostic testing and multidisciplinary clinic referral forms that will guide symptom assessment and accurate referral. CONCLUSIONS: Timely ALS diagnosis is challenging for patients navigating the frequently prolonged, circuitous diagnostic journey and physicians who struggle with referral pathways and the efficient diagnosis of this rare disease. Findings demonstrate the importance of increased ALS awareness and effective communication and response within referral pathways. Recommendations include strengthening the clinical approach of community-based physicians and supporting access and referral pathways. Current initiatives arising from this investigation seek to achieve meaningful change in timely referrals for progressive neurological diseases like ALS.

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)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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 enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0160,009
Communication savante0,0070,001
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,501
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,067 · 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'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMJ Open→Même sujetAmyotrophic Lateral Sclerosis Research→Travaux en français237 207→