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Enregistrement W6977137234 · doi:10.6084/m9.figshare.c.6583636.v1

Myasthenia gravis - a retrospective analysis of e-mail inquiries made to a patient organisation and specialized center to uncover unmet needs from patients and caregivers

2023· other· en· W6977137234 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2023
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensInnovation Cluster (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccreditationMyasthenia gravisLegislationGermanOrder (exchange)Medical advice

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background and aims Myasthenia Gravis requires expert treatment from specialized neurologists. In Germany, this treatment is mainly provided by 18 Integrated Myasthenia Centers (iMZ) accredited by the German Myasthenia Gravis Association (DMG). The DMG is a large and well-organized patient organisation that is regarded as a trusted source for disease-specific information. The aim of this study was to analyse the type of requests that each of these institutions receives in order to identify any potential unmet needs regarding the availability of advice for patients and caregivers. This data can then be used in further research to tailor modern digital communication tools to the specific needs of MG patients. Methods Counselling requests sent via e-mail to both institutions were extracted for defined examination periods and divided into a period ‘before COVID-19 pandemic’ (01.07.2019–31.12.2019) and ‘during COVID-19 pandemic’ (01.07.2020–31.12.2020). Requests were then analysed using four main categories: medical requests, organisational issues, COVID-19 and social legislation inquiries. Results One thousand seven hundred eleven requests for advice were addressed to DMG and iMZ Charité. Most inquiries directed to the DMG (47%; n = 750) were related to medical issues, most frequently to side effects of medications (n = 325; 20%) and questions about treatment (n = 263; 16%), followed by inquiries regarding organisational issues (26%; n = 412). About half of the inquiries (n = 69; 58%) to the iMZ Charité were related to medical issues and almost one in three inquiries concerned organisational issues (n = 37; 30%). About one in ten inquiries concerned socio-legal matters (iMZ: n = 7; 6% and DMG: n = 177; 11%). During the pandemic, COVID-19 related issues accounted for 8% (n = 6) of inquiries at iMZ, and 16% (n = 253) at DMG. Conclusions MG sufferers have a high demand for timely advice. In the current setting, they address their requests to both iMZs and the DMG via e-mail. Our findings confirm that the DMG is highly trusted by patients and caregivers and is used to obtain second opinions. A relevant proportion of requests to the iMZ could be answered more effectively through standardized responses or improved process management. The implementation of modern digital solutions, including telemedicine, for communication between patient and specialist should be evaluated in further research.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,232 · 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'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
Publié2023
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