Sistem, bir hastanın bir yeme bozukluğu için tanı kriterlerini yerine getirip getirmediğine ve anoreksiya nervoza, bulimia nervoza veya aşırı yeme bozukluğu gibi ne tür bir yeme bozukluğu olduğuna karar verir. Bu nedenle hastalar bir bilgisayara cevap verirken fiziksel bir kişiden daha dürüst olma eğilimindedir. Ve elbette, sistem klinisyen için zaman kazandırıyor.
Yöntemin amacı, yeme bozukluğu tanısının güvenilirliğini artırmak, klinisyenlere yeme bozukluğu çekenleri seçmede yardımcı olmak ve yeme bozukluğu kriterlerini yerine getirmeyenleri diğer tedavilere yönlendirmek veya tedavi görmemektir. Prosedürleri gösteren, laboratuvarımızda araştırma görevlisi olan Alkioni Glibi olacak. Hasta sevkinden sonra, herhangi bir modern tarayıcı kullanarak web açılış sayfasına gidin.
Web aracında oturum açmak için bir klinisyenle ilişkilendirilmiş mevcut bir hesabı kullanın. Hasta kimliği, doğum tarihi, yaş ve cinsiyet, sosyal güvenlik numarası dahil olmak üzere hasta kayıt formunu doldurun. Yeni bir hasta kaydetmek için Kaydet düğmesine basın.
Anket uygulamasını akıllı bir cihazda açın. Hastanın sosyal güvenlik numarasını ve ilk ziyaret tarihini doldurun. Geçerli tarih varsayılan olarak kullanılır.
Ardından hastanın kilosuna, boyuna ve yaşına karşılık gelen bilgileri doldurun. Daha sonra, indüklenmiş kusma, atıştırma sıklığı ve yeme oranı gibi davranışlara karşılık gelen bilgileri, ardından kilo alma korkusu ve vücut dismorfisi duyguları gibi bilişsel ve duygusal öğelere karşılık gelen ayrıntıları doldurun. Anketi tamamlamak için Bitti düğmesine basın.
Herhangi bir web tarayıcısını kullanarak web açılış sayfasına gidin. Web aracında oturum açmak için mevcut bir hesabı kullanın. Hastanın sosyal güvenlik numarasını veya hasta kimliğini kullanarak hastayı arayın.Ölçülen ağırlık ve boyu sisteme ekleyin.
Hastanın yeme bozukluğu mu yoksa ED'si mi ve ne tür bir ED'si olduğuna dair algoritmik kararı almak için Sonuç sekmesine basın. Ardından, hasta yanıtlarının sağlıklı bireylerin yanıtlarından saptığı soruları görüntülemek için bir ile 20 arasındaki sorular sekmesine veya 21 ile 34 arasındaki sorular sekmesine basın. Sonuç sekmesi altında, algoritmaya ve klinisyenin uzmanlığına bağlı olarak bir son tanı seçin. Önerilen tanı için bir risk değerlendirme sayfası örneği ve sıfırdan bire tahmini doğruluk olasılığı burada gösterilmiştir.
Önerilen tanı ve anket yanıtlarından sağlıklı ve saptırıcı yanıtlar üretildi. Birey için farklı yeme bozukluklarının olasılığını tahmin eden algoritma burada gösterilmiştir. Modelin doğruluğu ED için 97.1, ED tanısı için 82.8 olarak belirlenmiştir.
Sistemin bir diğer yararı, önerilen tanıdan sorumlu cevapları sağlamasıdır, bu da sistemin klinisyenlere hastaları daha iyi teşhis etmelerini ve zor durumlarda ek sağlık profesyonellerine danışmalarını öğretmesine olanak tanır.
