प्रणाली यह तय करती है कि क्या कोई रोगी खाने के विकार के लिए नैदानिक मानदंडों को पूरा करता है और किस प्रकार का खाने का विकार जैसे एनोरेक्सिया नर्वोसा, बुलिमिया नर्वोसा या द्वि घातुमान खाने का विकार। इसलिए रोगी भौतिक व्यक्ति की तुलना में कंप्यूटर का जवाब देते समय अधिक ईमानदार होते हैं। और, ज़ाहिर है, सिस्टम चिकित्सक के लिए समय बचा रहा है।
विधि का उद्देश्य विकार निदान खाने की विश्वसनीयता में सुधार करना है, उन लोगों का चयन करने में चिकित्सकों की सहायता करना है जो खाने के विकार से पीड़ित हैं और उन लोगों को संदर्भित करते हैं जो खाने के विकार मानदंडों को अन्य उपचारों या कोई उपचार नहीं करते हैं। प्रक्रियाओं का प्रदर्शन अल्कियोनी ग्लिबी, हमारी प्रयोगशाला में एक शोध सहायक होगा। रोगी रेफरल पर, किसी भी आधुनिक ब्राउज़र का उपयोग करके वेब लैंडिंग पृष्ठ पर नेविगेट करें।
वेब टूल में लॉग इन करने के लिए एक चिकित्सक से जुड़े मौजूदा खाते का उपयोग करें। रोगी आईडी, जन्म तिथि, आयु और लिंग, सामाजिक सुरक्षा नंबर सहित रोगी पंजीकरण फॉर्म भरें। नए मरीज को रजिस्टर करने के लिए सेव बटन दबाएं।
किसी स्मार्ट डिवाइस पर प्रश्नावली अनुप्रयोग खोलें। रोगी के लिए सामाजिक सुरक्षा संख्या और पहली यात्रा तिथि भरें। वर्तमान दिनांक डिफ़ॉल्ट रूप से उपयोग किया जाता है।
फिर रोगी के वजन, ऊंचाई और उम्र के अनुरूप जानकारी भरें। अगला, प्रेरित उल्टी, स्नैक आवृत्ति और खाने की दर जैसे व्यवहार के अनुरूप जानकारी भरें, इसके बाद संज्ञानात्मक और भावनात्मक वस्तुओं के अनुरूप विवरण, जैसे वजन बढ़ने का डर और शरीर डिस्मोर्फिया की भावनाएं। प्रश्नावली समाप्त करने के लिए हो गया बटन दबाएं।
किसी भी वेब ब्राउज़र का उपयोग करके वेब लैंडिंग पृष्ठ पर नेविगेट करें। वेब उपकरण में लॉग इन करने के लिए किसी मौजूदा खाते का उपयोग करें। रोगी की सामाजिक सुरक्षा संख्या या रोगी आईडी का उपयोग करके रोगी के लिए खोजें सिस्टम में मापा वजन और ऊंचाई जोड़ें।
रोगी को खाने का विकार, या ईडी और किस प्रकार का ईडी है, इसका एल्गोरिदमिक निर्णय लेने के लिए परिणाम टैब दबाएं। फिर टैब प्रश्नों को 20 के माध्यम से या प्रश्न 21 से 34 तक दबाएं ताकि उन प्रश्नों को प्रदर्शित किया जा सके जहां रोगी की प्रतिक्रियाएं स्वस्थ व्यक्तियों द्वारा उत्तरों से विचलित होती हैं। एल्गोरिथ्म और चिकित्सक की विशेषज्ञता के आधार पर परिणाम टैब के तहत अंतिम निदान का चयन करें। अनुशंसित निदान के लिए जोखिम मूल्यांकन पृष्ठ का एक उदाहरण और शून्य से एक तक सटीकता की अनुमानित संभावना यहां दिखाई गई है।
अनुशंसित निदान और प्रश्नावली प्रतिक्रियाओं से, स्वस्थ और विचलित प्रतिक्रियाएं उत्पन्न हुईं। व्यक्ति के लिए विभिन्न प्रकार के खाने के विकारों की संभावना का अनुमान लगाने वाला एल्गोरिथ्म यहां प्रदर्शित किया गया है। मॉडल की सटीकता ईडी के लिए 97.1 और ईडी निदान के लिए 82.8 निर्धारित की गई थी।
प्रणाली का एक और लाभ यह है कि यह सुझाए गए निदान के लिए जिम्मेदार उत्तर प्रदान करता है, जो सिस्टम को चिकित्सकों को रोगियों का बेहतर निदान करने और कठिन मामलों में अतिरिक्त स्वास्थ्य पेशेवरों से परामर्श करने के लिए सिखाने की अनुमति देता है।