Ang Linya Tali sa Pagkahibalo sa Maayo ug Pagkahimong usa ka Cyberchondriac
Sumala sa Pew Research Center, kapin sa un-tersiya sa mga Amerikano ang naggamit sa internet sa diha nga sila nagtuo nga adunay isyu sa panglawas. Ang ilang mga resulta sa pagpangita, bisan pa, dili kanunay gisundan sa pagbisita sa usa ka doktor. Ang pag-ila sa kaugalingon sa online nahimong rutina alang sa mga tiggamit sa Internet kinsa nagkadako nga nahibalo sa dako nga kantidad sa anaa nga mga kahinguhaan sa kahimsog sa online ug gusto nga mobatig kontrol sa ilang mga lawas ug kaayohan.
Imbis maghulat alang sa usa ka appointment, kinahanglan nga maghisgot sa ilang mga sintomas sa usa ka doktor ug usahay maghangyo alang sa dugang nga diagnostic nga mga pagsulay, ang mga potensyal nga pasyente karon makahimog dugang pagpangita sa Web ug juxtapose nga nagkalainlain nga mga diagnosis uban sa ilang mga sintomas hangtud ilang madiskobrehan ang usa nga morag labing maayo.
Ang Internet naghimo sa impormasyon nga may kalabutan sa panglawas nga hapit mahitabo sa tibuok kalibutan. Makatabang kini sa pag-edukar sa mga tawo mahitungod sa ilang panglawas ug makapahimo kanila sa paghimo og mga desisyon nga may kahibalo bahin sa ilang mga kapilian sa pagtambal Adunay mga pananglitan sa mga tawo nga nagsusi sa ilang kaugalingon sa husto human sa mga tuig nga misdiagnosis. Ang usa ka bag-o nga pananglitan mao ang alaot nga sugilanon ni Bronte Doyne. Si Bronte gisultihan sa iyang mga doktor nga hunongon ang pag-diagnose sa kaugalingon ug sa katapusan namatay sa kondisyon nga iyang giila, apan usa ka kondisyon nga wala mamatikdi sa mga doktor nga nagtratar kaniya hangtud nga ulahi na kaayo.
Sa laing bahin, ang pag-adto sa imong medikal nga mga simtoma dili kinahanglan nga matapos diha sa usa ka resolusyon ug sa daghang mga higayon mahitabo ang dili kinahanglan nga mga kabalaka, pag-usab sa kanhi hypochondriacs ngadto sa karon cyberchondriacs.
Ang uban mahimong maadik sa kanunay nga pagpangita sa kasayuran sa kahimsog sa online, pagsusi sa ilang kaugalingon ug pagpangita sa pasalig, ingon man usab sa pagpangayo sa mga pagsulay ug pagsilot nga dili angay.
Pag-usbaw sa mga sintoma nga walay pulos
Ang kasagaran nga symptomatology makapaaghat sa pipila ka tiggamit sa pagsugod sa pag-usisa sa talagsaon ug seryoso nga mga kondisyon nga miabut sa panahon sa ilang mga online nga pagpangita.
Ang usa ka dako nga survey nga nakompleto sa 2008 nagpakita nga ang mga search engine sa Web adunay potensyal sa pagpa-uswag sa mga medikal nga kabalaka sa mga tawo nga adunay gamay o walay pagbansay sa medikal. Gipakita sa pagtuon nga ang pag-uswag naimpluwensiyahan sa gidaghanon ug pag-apud-apod sa medikal nga sulod nga gitan-aw sa mga tiggamit, ang paggamit sa makapakurat nga terminolohiya sa mga dapit nga ilang gibisitahan ug ang predisposisyon sa tawo nga mahimong mabalaka. Sa kasukwahi, adunay pipila ka mga tawo kinsa sa pagkatinuod mahimo nga mosusi sa ilang mga kaugalingon sa husto, ilabi na kung ang ilang nasinati piho kaayo ug dili kaayo klaro. Pananglitan, sa mga kaso sama sa Bronte's, ang usa ka outlier usahay dili ibalewala o malabwan ug pagtratar sa medical team isip komon nga medikal nga kondisyon kung dili.
Apan, ang kasayuran sa kahimsog nga makita sa internet sa kasagaran sayop o dili kompleto. Sa pag-evaluate sa 23 ka symptom checkers alang sa ilang diagnostic ug triage accuracy, ang mga tigdukiduki gikan sa Harvard Medical School nakakita og pipila ka mga nabalaka nga mga depisit. Ikatulo (34 porsyento lamang) ang nakakuha sa diagnosis sa unang higayon, ug kapin sa katunga (57 porsyento) ang naghatag sa tukmang tambag sa triage (pananglitan girekomenda ang emergent o non-emergent care). Usab, sumala ni Mathew Chung sa University of South Carolina School of Medicine, ang internet kasagaran naghatag og mga rekomendasyon nga dili kinahanglan subay sa tambag sa medikal nga tambal.
Si Chung nagtuon sa mga rekomendasyon sa online alang sa luwas nga pagkatulog sa bata. Iyang nakit-an nga gikan sa 1,300 nga mga website, wala pay katunga (43.5 porsyento) naghatag sa tukmang kasayuran mahitungod niini nga hilisgutan sa panglawas.
Sa unsa nga paagi mapalambo ang drowing sa simtomas sa online?
Sa diha nga ang minilyon nga tiggamit nangita sa impormasyon sa kahimsog sa internet, kini nagmugna og usa ka dako nga laraw sa datos. Ang mga tigdukiduki karon nagtapok sa niini nga mga dataset aron masulayan ang predictive algorithms nga makahimo sa dugang nga symptom check sa online. Ang pinakabag-o nga mga kalamboan sa machine learning mao ang pagtabang sa ilang mga paningkamot sa pagpangita sa mga sumbanan sa online nga mga pagpangita ug pagdayagnos sa usa ka kondisyon nga mas sayo pa. Ang doktoral nga tinun-an nga si John Paparrizos nakigtinabangay sa Eric Horvitz ug Ryen White, ang mga tigsulat sa 2008 report sa cyberchondria, sa pagdisenyo sa usa ka algorithm nga makahimo sa pag-ila sa mga tawo nga bag-ohay lang nadayagnos nga may pancreatic cancer pinaagi sa pagtan-aw sa ilang nang daan nga mga pagpangita sa online.
Ang ilang pagtuon nagpakita nga ang usa ka seryoso nga pagdayagnos mahimo nga gitagna pinaagi sa pagsusi sa mga pangutana sa online nga tawo. Uban sa usa ka mas maayo nga sistema sa mga himan sa online, ang mga pasyente mahimong mahibal-an sa dili pa kini maulahi sa pagtratar kanila.
Paglikay sa mga sayop nga diagnostic
Ang clinical decision support systems (CDSSs) mga interactive nga mga aplikasyon nga makatabang sa mga health-care workers nga makahimo sa mga desisyon nga nakabasi sa ebidensya ug makatagna pa gani sa mga resulta sa pagtambal. Ang bahin sa usa ka tubag sa pagsaway nga ang mga doktor kanunay misdiagnose, labaw o ubos nga pagtratar, ug / o dili pagtumbok sa uban pang mga espesyalista sa medikal, ang mga CDSS giisip nga usa ka mayor nga porma sa artipisyal nga paniktik sa medisina ug gilauman nga mahimo nga labaw nga maayo ug mabuhi sama sa kita hingpit nga misulod sa digital nga rebolusyon sa pag-atiman sa panglawas.
Ang mga CDSS mas gigamit sa triage, screening, risk assessment, diagnosis, evaluation evaluation ug monitoring. Ang mga CDSS mahimo usab nga nalambigit sa pasyente nga datos gikan sa electronic records sa panglawas.
Ang gipalabi nga mga modelo sa CDSS nagsalig sa daghang mga tinubdan sa datos sama sa genetic, clinical ug socio-demographic nga impormasyon. Ang mga CDSS usa ka bahin sa gitawag nga 'kinaiya nga medisina' kalihukan nga dili base sa populasyon, apan hinuon nagpunting sa palibot sa mga pharmacology ug interventions nga gipahaum sa usa ka indibidwal. Usa ka pagtuon nga gipangulohan ni Dr. Peter Elkin, kinsa nagmando sa Center for Biomedical Informatics sa Mount Sinai, misugyot nga ang mga CDSS mahimong mapalapdan ang kasangkaran sa differential diagnosis, nga maghimo sa husto nga pagdayagnos nga posibleng makapamubo sa mga tambalanan, makaluwas sa mga kinabuhi ug makahatag sa ekonomiya sa duha sa pasyente ug sa tigsangkap.
Ang kaylap nga pagsagop sa mga CDSS wala pa mahitabo sa naandan nga pagpraktis, apan daghang mga eksperto nagtuo nga ang maong mga himan makatabang pagbuntog sa mga idiosyncrasies nga anaa sa pag-atiman sa panglawas karon. Dugang pa, ang bili sa CDSS nagkadaghang giila sa kombinasyon sa electronic health records ( EHR ). Kini nga matang sa teknolohiya sa panglawas makahimo sa pagsumpay sa kal-ang tali sa teorya ug sa praktis nga sa kasagaran nag-impluwensya sa proseso sa pag-diagnostic ug nagbilin sa mga pasyente nga wala matagbaw. Ang mga pasyente ug mga klinika managsama nga kinahanglan nga pamilyar sa mga oportunidad sa teknolohiya sa panglawas nga gihatag kanato, samtang wala mawala ang lugar sa mga hagit nga adunay mga pagsamok sa teknolohiya. Samtang kini nga mga himan molambo, ang paglaum mao ang mga tiggamit mas masangkapan aron sa paghimo sa mas himsog, maalamon nga mga desisyon mahitungod sa ilang kaugalingon nga mga pag-atiman ug mga kapilian sa pagtambal.
> Mga tinubdan
Chung, M., Oden, RP, Joyner, BL, Sims, A., & Moon, RY (2012). Orihinal nga Artikulo: Luwas nga Sanggol Pagtulog Mga Rekomendasyon sa Internet: Atong Google Kini. Ang Journal of Pediatrics , 161 : 1080-1084
Elkin P, Liebow M, Barnett G, et al. Ang pagpaila sa usa ka diagnostic decision support nga sistema (DXplain ™) ngadto sa workflow sa usa ka serbisyo sa pagtudlo sa ospital makapakunhod sa kantidad sa serbisyo alang sa diagnostically challenging Diagnostic Related Groups (DRGs). International Journal of Medical Informatics , 2010; 79 (11): 772-777
Paparrizos J, White R, Horvitz E. Screening alang sa pancreatic adenocarcinoma gamit ang mga signal gikan sa mga web search logs: Pagtuon sa posibilidad ug mga resulta. Journal of Oncology Practice , 2016; 12 (8): 737-744
White R, si Horvitz E. Cyberchondria nagtuon bahin sa pagsaka sa medikal nga mga problema sa pagpangita sa web. Mga Transaksyon sa ACM sa Information Systems , 2009; (4): 23
Semigran H, Mehrotra A, Linder J, Gidengil C. Pag-evaluate sa symptom checkers alang sa pagsusi sa kaugalingon ug triage: Pagtuon sa audit, 2015; 351