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Enregistrement W4415453766 · doi:10.1210/jendso/bvaf149.1570

SAT-088 Mental Health In Acromegaly: Insights From A North American Survey Of Individuals Living With Acromegaly.

2025· article· en· W4415453766 sur OpenAlexaboutno aff
Lori Bulpett, Catherine Jonas, Jason A. Crompton, Rebecca Epstein, Christina Bott

Notice bibliographique

RevueJournal of the Endocrine Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePituitary Gland Disorders and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthAcromegalyAnxietyEmbarrassmentDepression (economics)Population

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Disclosure: L. Bulpett: Chiesi Global Rare Diseases. C. Jonas: Chiesi Global Rare Diseases. J. Crompton: Chiesi Global Rare Diseases. R.A. Epstein: Chiesi Global Rare Diseases. C. Bott: Chiesi Global Rare Diseases.. Introduction: Acromegaly is a rare endocrine disorder characterized by distinct physical changes and multiple comorbidities that may progress over time. While physical manifestations are well documented, mental health impacts remain underexplored. A survey-based approach was used to characterize the mental health challenges experienced by individuals living with acromegaly and identify potential support opportunities. Methods: An anonymous 15-question online survey in English and French was disseminated by 3 acromegaly patient advocacy groups in the US and Canada. Eligible respondents included adults (≥18 years) with a self-reported diagnosis of acromegaly. Questions addressed mental health symptoms, including frequency and impact across the acromegaly journey, and current and preferred sources of mental health support. Results: 261 of 358 individuals living with acromegaly responding were eligible and participated in the survey. Most respondents were white (87%), female (82%), and between the age of 46-60 years old (43%). The most constant or frequently reported mental health symptoms included cognitive fatigue (64%), chronic stress (59%), anxiety (59%), low self-esteem (56%), embarrassment (43%), and depression (43%). Self-esteem/body image, sleep/rest, and sexual relationships were the areas of life that mental health challenges had a major or severe impact in the majority of respondents. The diagnostic period was the most mentally challenging stage for individuals living with acromegaly, with 49% of individuals rating their mental health as poor or very poor. However, during post-treatment monitoring and management, only 30% of individuals rated their mental health as good or excellent. 78% of individuals living with acromegaly view mental health as a significant concern, and 91% believe that mental health is equally as important to address in acromegaly care as physical health. Over half of all respondents were not currently receiving mental health support, primarily due to a preference for self-management or a belief that providers may not understand their experience with rare disease. Among individuals who were receiving mental health support, most were self-motivated to do so, and care was often provided by professionals without rare disease expertise. Respondents expressed interest in in-person or virtual counselling and peer-support groups, particularly to improve self-esteem, body image, and overall enjoyment of life. Conclusions: These results add to the growing body of evidence that mental health challenges in individuals living with acromegaly are prevalent but often unaddressed, leading to negative impacts on the quality of life. Access to rare disease-informed mental health support remains an unmet need. Further research on proactive referral to mental health resources and adequate coverage and reimbursement of this support are warranted. Presentation: Saturday, July 12, 2025

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,894

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,274 · 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.

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

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