Ang Linya sa Pagitan ng Maayos na Pag-alam at Pagiging Isang Cyberchondriac
Ayon sa Pew Research Center, higit sa isang-katlo ng mga Amerikano ang gumagamit ng internet kapag naniniwala sila na mayroon silang isang isyu sa kalusugan. Ang kanilang mga resulta ng paghahanap, gayunpaman, ay hindi laging sinundan ng pagbisita sa isang doktor. Ang pag-diagnose ng online ay nagiging routine para sa mga gumagamit ng Internet na lalong nalalaman ang malawak na dami ng magagamit na mapagkukunan ng online na kalusugan at nais na makaramdam sa kontrol ng kanilang mga katawan at kagalingan.
Sa halip na maghintay para sa isang appointment, kinakailangang talakayin ang kanilang mga sintomas sa isang doktor at paminsan-minsan na nagsusumamo para sa karagdagang mga pagsusuri sa diagnostic, ang mga potensyal na pasyente ngayon ay nagsasagawa ng malawak na mga paghahanap ng Web at iba pang diagnosis sa kanilang mga sintomas hanggang matuklasan nila ang isa na tila mas angkop.
Ang Internet ay nagbibigay ng impormasyong may kaugnayan sa kalusugan na halos lahat ay mapupuntahan. Tinutulungan nito na turuan ang mga tao tungkol sa kanilang kalusugan at nagbibigay-daan sa kanila na gumawa ng mga matalinong desisyon tungkol sa kanilang mga opsyon sa paggamot. May mga halimbawa ng mga taong nag-diagnose ng kanilang sarili nang tama pagkatapos ng mga taon ng misdiagnosis. Ang isang kamakailang halimbawa ay ang kapus-palad na kuwento ni Bronte Doyne. Sinabi ni Bronte sa pamamagitan ng kanyang mga doktor na huminto sa pag-diagnose sa sarili at sa huli ay namatay sa isang kundisyon na nakilala niya, ngunit isang kondisyon na hindi napansin ng mga doktor na tinuturing siya hanggang sa huli na.
Sa kabilang banda, ang Googling ng iyong mga medikal na sintomas ay hindi kinakailangang wakasan sa isang resolusyon at maaari sa maraming mga kaso na mag-aalala ng mga hindi kinakailangang pagkabalisa, pagbabagong dating mga hypochondriac sa kasalukuyang cyberchondriacs.
Ang ilan ay maaaring maging paubusan ng patuloy na paghahanap para sa impormasyon sa kalusugan sa online, pagsusuri sa kanilang sarili at naghahanap ng katiyakan, pati na rin ang hinihingi ang mga pagsusulit at screening na maaaring hindi angkop.
Pagpapalawak ng mga di-nakapipinsalang sintomas
Ang mga karaniwang symptomatology ay maaaring mag-prompt sa ilang mga gumagamit upang simulan ang pagtuklas ng mga bihirang at malubhang kondisyon na nagmula sa panahon ng kanilang mga online na paghahanap.
Ang isang malakihang survey na nakumpleto noong 2008 ay nagpakita na ang mga search engine sa Web ay may potensyal na palakihin ang mga medikal na alalahanin ng mga taong may kaunti o walang medikal na pagsasanay. Ang pag-aaral ay nagpakita na ang pagtaas ay naiimpluwensyahan ng halaga at pamamahagi ng medikal na nilalaman na tiningnan ng mga gumagamit, ang paggamit ng mga alarming terminolohiya sa mga site na kanilang binisita at ang predisposisyon ng tao sa pagiging nababalisa. Sa kabaligtaran, may ilang mga tao na maaaring tunay na maayos na maayos ang kanilang sarili, lalo na kung ang kanilang nararanasan ay napaka tiyak at hindi normal. Halimbawa, sa mga kaso tulad ni Bronte, ang isang outlier ay maaaring paminsan-minsang mapapansin o mapapansin at mapapangagamot ng medikal na koponan bilang pangkaraniwang kondisyong medikal kung hindi.
Gayunpaman, ang impormasyon sa kalusugan na natagpuan sa online ay madalas na mali o hindi kumpleto. Kapag sinusuri ang 23 sintomas pamato para sa kanilang diagnostic at triage katumpakan, ang mga mananaliksik mula sa Harvard Medical School natagpuan ang ilang mga nababahala deficits. Isa lamang sa ikatlo (34 porsiyento) ang nakakuha ng diagnosis sa unang pagkakataon, at higit sa kalahati (57 porsiyento) ang nagbibigay ng tamang payo sa triage (hal. Inirerekomenda ang lumilitaw o di-lumilitaw na pangangalaga). Gayundin, ayon kay Mathew Chung ng University of South Carolina School of Medicine, ang internet ay madalas na nagbibigay ng mga rekomendasyon na hindi kinakailangang nakahanay sa napapanahong medikal na payo.
Nag-aral si Chung ng mga rekomendasyon sa online para sa ligtas na pagtulog ng sanggol Nalaman niya na sa 1,300 na mga website, mas mababa sa kalahati (43.5 porsiyento) ang ibinigay na tumpak na impormasyon tungkol sa paksang ito sa kalusugan.
Paano mapapabuti ang mga dami ng online na sintomas?
Kapag ang milyon-milyong mga gumagamit ay tumingin para sa impormasyon sa kalusugan online, ito ay lumilikha ng isang malaking pool ng data. Ang mga mananaliksik ay kasalukuyang naka-tap sa mga dataset na ito upang subukan ang predictive algorithm na maaaring gawing mas mahusay ang mga pamamaraang online na sintomas. Ang pinakabagong mga pagpapaunlad sa pag-aaral ng machine ay tumutulong sa kanilang mga pagsisikap upang makahanap ng mga pattern sa mga online na paghahanap at magpatingin sa isang kondisyon na mas maaga. Ang doktoral na mag-aaral na si John Paparrizos ay nakipagtulungan kay Eric Horvitz at Ryen White, ang mga may-akda ng ulat sa cyberchondria noong 2008, upang magdisenyo ng isang algorithm na maaaring makilala ang mga tao na kamakailan ay diagnosed na may pancreatic cancer sa pamamagitan ng pagtingin sa kanilang nakaraang mga online na paghahanap.
Ang kanilang pag-aaral ay nagpakita na ang isang malubhang diagnosis ay maaaring potensyal na hinulaan sa pamamagitan ng pagsusuri ng mga online na tanong ng isang tao. Sa pamamagitan ng isang pinabuting sistema ng mga online na tool, ang mga pasyente ay maaaring napansin bago ito ay makakakuha ng huli upang gamutin sila.
Pag-iwas sa mga pagkakamali sa diagnostic
Ang mga sistema ng suporta sa klinikal na desisyon (CDSSs) ay mga interactive na application na maaaring makatulong sa mga manggagawa sa pangangalagang pangkalusugan na gumawa ng mga desisyon na nakabatay sa ebidensya at maaari pa ring mahulaan ang mga resulta ng paggamot. Ang bahagyang isang tugon sa kritika na ang mga manggagamot ay madalas na misdiagnose, higit sa o walang paggamot, at / o hindi sumangguni sa iba pang mga espesyalista sa medisina, ang mga CDSS ay itinuturing na isang pangunahing anyo ng artipisyal na katalinuhan sa gamot at inaasahang maging mas mabisa at mabubuhay bilang ganap na ipinasok namin ang digital rebolusyon sa pangangalagang pangkalusugan.
Ang mga CDSS ay lalong ginagamit sa triage, screening, pagtatasa ng panganib, pag-diagnose, paggamot at pagsubaybay. Ang CDSS ay maaari ring ma-link sa data ng pasyente mula sa mga talaan ng electronic na kalusugan.
Ang ginustong mga modelo ng CDSS ay umaasa sa maraming pinagkukunan ng data tulad ng genetic, clinical at socio-demographic na impormasyon. Ang mga CDSS ay bahagi ng tinatawag na kilalang 'personalized na gamot' na hindi nakabatay sa populasyon, ngunit sa halip ay nakatuon sa paligid ng mga pharmacology at mga intervention na iniakma sa isang indibidwal. Ang isang pag-aaral na pinangungunahan ni Dr. Peter Elkin, na nag-uutos sa Sentro ng Sentro para sa Biomedical Informatics ng Mount Sinai, ay nagpapahiwatig na maaaring palawakin ng CDSS ang saklaw ng diagnosis ng kaugalian, na gagawin ang tamang diagnosis na mas malamang, paikliin ang mga pananatili sa ospital, i-save ang mga buhay at magbigay ng pang-ekonomiyang halaga sa parehong sa pasyente at sa provider.
Ang malawak na pag-aampon ng mga CDSS ay hindi pa nagaganap sa karaniwang gawain, ngunit maraming mga eksperto ang naniniwala na ang gayong mga tool ay maaaring makatulong sa pagtagumpay sa mga idiosyncrasies na umiiral sa pangangalagang pangkalusugan ngayon. Gayundin, ang halaga ng CDSS ay lalong kinikilala sa kumbinasyon ng mga electronic health record ( EHR ). Ang ganitong uri ng teknolohiya sa kalusugan ay maaaring tulay ang agwat sa pagitan ng teorya at kasanayan na kadalasang nakakaimpluwensya sa proseso ng diagnostic at umalis sa mga pasyente na hindi nasisiyahan. Ang mga pasyente at klinika ay magkakaroon ng kakayahang makilala ang mga oportunidad na teknolohiya sa kalusugan na nagbibigay sa amin, habang hindi nawawala ang site ng mga likas na hamon na may teknolohikal na pagkagambala. Habang lumalaki ang mga kasangkapan na ito, ang pag-asa ay mas mahusay ang mga gumagamit upang makagawa ng malusog at mahusay na kaalamang mga desisyon tungkol sa kanilang sariling mga pagpipilian sa pangangalaga at paggamot.
> Pinagmulan
Chung, M., Oden, RP, Joyner, BL, Sims, A., & Moon, RY (2012). Orihinal na Artikulo: Mga Ligtas na Sanggol Mga Rekomendasyon sa Pagtulog sa Internet: Sabihin ang Google Ito. Ang Journal of Pediatrics , 161 : 1080-1084
Elkin P, Liebow M, Barnett G, et al. Ang pagpapakilala ng isang diagnostic na sistema ng suporta sa desisyon (DXplain ™) sa daloy ng trabaho ng isang serbisyong pagtuturo sa ospital ay maaaring bawasan ang halaga ng serbisyo para sa diagnostically challenging Diagnostic Related Groups (DRGs). International Journal of Medical Informatics , 2010; 79 (11): 772-777
Paparrizos J, White R, Horvitz E. Pagsusuri para sa pancreatic adenocarcinoma gamit ang mga signal mula sa mga web search log: Pag-aaral ng pagiging posible at mga resulta. Journal of Oncology Practice , 2016; 12 (8): 737-744
White R, Horvitz E. Cyberchondria ang mga pag-aaral ng pagdami ng mga medikal na alalahanin sa paghahanap sa web. Mga Transaksyong ACM sa Mga Sistema ng Impormasyon , 2009; (4): 23
Semigran H, Mehrotra A, Linder J, Gidengil C. Pagsusuri ng mga pamamaraang sintomas para sa diyagnosis sa sarili at triage: Pag-aaral sa pag-audit, 2015; 351