The health promotion model and rare disease patients : a mixed methods study examining adherence to treatment in men with congenital hypogonadotropic hypogonadism

Rare diseases are typically chronic medical conditions of genetic etiology characterized by low prevalence and high complexity. Patients living with rare diseases face numerous physical, psychosocial and economic challenges that place them in the realm of health disparities. Congenital hypogonadotropic hypogonadism (CHH) is a rare endocrine disorder characterized by absent puberty and infertility. Little is known about the psychosocial impact of CHH on patients or their adherence to available treatments. This project aimed to examine the relationship between illness perceptions, depressive symptoms and adherence to treatment in men with CHH using the nursing-sensitive Health Promotion Model (HPM). A community based participatory research (CBPR) framework was employed as a model for empowering patients and overcoming health inequities. The study design used a sequential, explanatory mixed-methods approach. To reach dispersed CHH men, we used web-based recruitment and data collection (online survey). Subsequently, three patient focus groups were conducted to provide explanatory insights into the online survey (i.e. barriers to adherence, challenges of CHH, and coping/support) The online survey (n=101) revealed that CHH men struggle with adherence and often have long gaps in care (40% >1 year). They experience negative psychosocial consequences because of CHH and exhibit significantly increased rates of depression (p<0.001). Focus group participants (n=26) identified healthcare system, interpersonal, and personal factors as barriers to adherence. Further, CHH impacts quality of life and impedes psychosexual development in these men. The CHH men are active internet users who rely on the web forcrowdsourcing solutions and peer-to-peer support. Moreover, they are receptive to web-based interventions to address unmet health needs. This thesis contributes to nursing knowledge in several ways. First, it demonstrates the utility of the HPM as a valuable theoretical construct for understanding medication adherence and for assessing rare disease patients. Second, these data identify a range of unmet health needs that are targets for patient-centered interventions. Third, leveraging technology (high-tech) effectively extended the reach of nursing care while the CBPR approach and focus groups (high-touch) served as concurrent nursing interventions facilitating patient empowerment in overcoming health disparities. Last, these findings hold promise for developing e-health interventions to bridge identified shortfalls in care and activating patients for enhanced self- care and wellness -- Les maladies rares sont généralement de maladies chroniques d'étiologie génétique caractérisées par une faible prévalence et une haute complexité de traitement. Les patients atteints de maladies rares sont confrontés à de nombreux défis physiques, psychosociaux et économiques qui les placent dans une posture de disparité et d'inégalités en santé. L'hypogonadisme hypogonadotrope congénital (CHH) est un trouble endocrinien rare caractérisé par l'absence de puberté et l'infertilité. On sait peu de choses sur l'impact psychosocial du CHH sur les patients ou leur adhésion aux traitements disponibles. Ce projet vise à examiner la relation entre la perception de la maladie, les symptômes dépressifs et l'observance du traitement chez les hommes souffrant de CHH. Cette étude est modélisée à l'aide du modèle de la Promotion de la santé de Pender (HPM). Le cadre de l'approche communautaire de recherche participative (CBPR) a aussi été utilisé. La conception de l'étude a reposé sur une approche mixte séquentielle. Pour atteindre les hommes souffrant de CHH, un recrutement et une collecte de données ont été organisées électroniquement. Par la suite, trois groupes de discussion ont été menées avec des patients experts impliqués au sein d'organisations reliés aux maladies rares. Ils ont été invités à discuter certains éléments additionnels dont, les obstacles à l'adhésion au traitement, les défis généraux de vivre avec un CHH, et l'adaptation à la maladie en tenant compte du soutien disponible. Le sondage en ligne (n = 101) a révélé que les hommes souffrant de CHH ont souvent de longues périodes en rupture de soins (40% > 1 an). Ils vivent des conséquences psychosociales négatives en raison du CHH et présentent une augmentation significative des taux de dépression (p <0,001). Les participants aux groupes de discussion (n = 26) identifient dans l'ordre, les systèmes de soins de santé, les relations interpersonnelles, et des facteurs personnels comme des obstacles à l'adhésion. En outre, selon les participants, le CHH impacte négativement sur leur qualité de vie générale et entrave leur développement psychosexuel. Les hommes souffrant de CHH se considèrent être des utilisateurs actifs d'internet et comptent sur le web pour trouver des solutions pour trouver des ressources et y recherchent le soutien de leurs pairs (peer-to-peer support). En outre, ils se disent réceptifs à des interventions qui sont basées sur le web pour répondre aux besoins de santé non satisfaits. Cette thèse contribue à la connaissance des soins infirmiers de plusieurs façons. Tout d'abord, elle démontre l'utilité de la HPM comme une construction théorique utile pour comprendre l'adhésion aux traitements et pour l'évaluation des éléments de promotion de santé qui concernent les patients atteints de maladies rares. Deuxièmement, ces données identifient une gamme de besoins de santé non satisfaits qui sont des cibles pour des interventions infirmières centrées sur le patient. Troisièmement, méthodologiquement parlant, cette étude démontre que les méthodes mixtes sont appropriées aux études en soins infirmiers car elles allient les nouvelles technologies qui peuvent effectivement étendre la portée des soins infirmiers (« high-tech »), et l'approche CBPR par des groupes de discussion (« high-touch ») qui ont facilité la compréhension des difficultés que doivent surmonter les hommes souffrant de CHH pour diminuer les disparités en santé et augmenter leur responsabilisation dans la gestion de la maladie rare. Enfin, ces résultats sont prometteurs pour développer des interventions e-santé susceptibles de combler les lacunes dans les soins et l'autonomisation de patients pour une meilleure emprise sur les auto-soins et le bien-être.

Iterative reconstruction in CT : using mathematical model observers to determine low dose images' trustworthiness

La tomodensitométrie (TDM) est une technique d'imagerie pour laquelle l'intérêt n'a cessé de croitre depuis son apparition au début des années 70. De nos jours, l'utilisation de cette technique est devenue incontournable, grâce entre autres à sa capacité à produire des images diagnostiques de haute qualité. Toutefois, et en dépit d'un bénéfice indiscutable sur la prise en charge des patients, l'augmentation importante du nombre d'examens TDM pratiqués soulève des questions sur l'effet potentiellement dangereux des rayonnements ionisants sur la population. Parmi ces effets néfastes, l'induction de cancers liés à l'exposition aux rayonnements ionisants reste l'un des risques majeurs. Afin que le rapport bénéfice-risques reste favorable au patient il est donc nécessaire de s'assurer que la dose délivrée permette de formuler le bon diagnostic tout en évitant d'avoir recours à des images dont la qualité est inutilement élevée. Ce processus d'optimisation, qui est une préoccupation importante pour les patients adultes, doit même devenir une priorité lorsque l'on examine des enfants ou des adolescents, en particulier lors d'études de suivi requérant plusieurs examens tout au long de leur vie. Enfants et jeunes adultes sont en effet beaucoup plus sensibles aux radiations du fait de leur métabolisme plus rapide que celui des adultes. De plus, les probabilités des évènements auxquels ils s'exposent sont également plus grandes du fait de leur plus longue espérance de vie. L'introduction des algorithmes de reconstruction itératifs, conçus pour réduire l'exposition des patients, est certainement l'une des plus grandes avancées en TDM, mais elle s'accompagne de certaines difficultés en ce qui concerne l'évaluation de la qualité des images produites. Le but de ce travail est de mettre en place une stratégie pour investiguer le potentiel des algorithmes itératifs vis-à-vis de la réduction de dose sans pour autant compromettre la qualité du diagnostic. La difficulté de cette tâche réside principalement dans le fait de disposer d'une méthode visant à évaluer la qualité d'image de façon pertinente d'un point de vue clinique. La première étape a consisté à caractériser la qualité d'image lors d'examen musculo-squelettique. Ce travail a été réalisé en étroite collaboration avec des radiologues pour s'assurer un choix pertinent de critères de qualité d'image. Une attention particulière a été portée au bruit et à la résolution des images reconstruites à l'aide d'algorithmes itératifs. L'analyse de ces paramètres a permis aux radiologues d'adapter leurs protocoles grâce à une possible estimation de la perte de qualité d'image liée à la réduction de dose. Notre travail nous a également permis d'investiguer la diminution de la détectabilité à bas contraste associée à une diminution de la dose ; difficulté majeure lorsque l'on pratique un examen dans la région abdominale. Sachant que des alternatives à la façon standard de caractériser la qualité d'image (métriques de l'espace Fourier) devaient être utilisées, nous nous sommes appuyés sur l'utilisation de modèles d'observateurs mathématiques. Nos paramètres expérimentaux ont ensuite permis de déterminer le type de modèle à utiliser. Les modèles idéaux ont été utilisés pour caractériser la qualité d'image lorsque des paramètres purement physiques concernant la détectabilité du signal devaient être estimés alors que les modèles anthropomorphes ont été utilisés dans des contextes cliniques où les résultats devaient être comparés à ceux d'observateurs humain, tirant profit des propriétés de ce type de modèles. Cette étude a confirmé que l'utilisation de modèles d'observateurs permettait d'évaluer la qualité d'image en utilisant une approche basée sur la tâche à effectuer, permettant ainsi d'établir un lien entre les physiciens médicaux et les radiologues. Nous avons également montré que les reconstructions itératives ont le potentiel de réduire la dose sans altérer la qualité du diagnostic. Parmi les différentes reconstructions itératives, celles de type « model-based » sont celles qui offrent le plus grand potentiel d'optimisation, puisque les images produites grâce à cette modalité conduisent à un diagnostic exact même lors d'acquisitions à très basse dose. Ce travail a également permis de clarifier le rôle du physicien médical en TDM: Les métriques standards restent utiles pour évaluer la conformité d'un appareil aux requis légaux, mais l'utilisation de modèles d'observateurs est inévitable pour optimiser les protocoles d'imagerie. -- Computed tomography (CT) is an imaging technique in which interest has been quickly growing since it began to be used in the 1970s. Today, it has become an extensively used modality because of its ability to produce accurate diagnostic images. However, even if a direct benefit to patient healthcare is attributed to CT, the dramatic increase in the number of CT examinations performed has raised concerns about the potential negative effects of ionising radiation on the population. Among those negative effects, one of the major risks remaining is the development of cancers associated with exposure to diagnostic X-ray procedures. In order to ensure that the benefits-risk ratio still remains in favour of the patient, it is necessary to make sure that the delivered dose leads to the proper diagnosis without producing unnecessarily high-quality images. This optimisation scheme is already an important concern for adult patients, but it must become an even greater priority when examinations are performed on children or young adults, in particular with follow-up studies which require several CT procedures over the patient's life. Indeed, children and young adults are more sensitive to radiation due to their faster metabolism. In addition, harmful consequences have a higher probability to occur because of a younger patient's longer life expectancy. The recent introduction of iterative reconstruction algorithms, which were designed to substantially reduce dose, is certainly a major achievement in CT evolution, but it has also created difficulties in the quality assessment of the images produced using those algorithms. The goal of the present work was to propose a strategy to investigate the potential of iterative reconstructions to reduce dose without compromising the ability to answer the diagnostic questions. The major difficulty entails disposing a clinically relevant way to estimate image quality. To ensure the choice of pertinent image quality criteria this work was continuously performed in close collaboration with radiologists. The work began by tackling the way to characterise image quality when dealing with musculo-skeletal examinations. We focused, in particular, on image noise and spatial resolution behaviours when iterative image reconstruction was used. The analyses of the physical parameters allowed radiologists to adapt their image acquisition and reconstruction protocols while knowing what loss of image quality to expect. This work also dealt with the loss of low-contrast detectability associated with dose reduction, something which is a major concern when dealing with patient dose reduction in abdominal investigations. Knowing that alternative ways had to be used to assess image quality rather than classical Fourier-space metrics, we focused on the use of mathematical model observers. Our experimental parameters determined the type of model to use. Ideal model observers were applied to characterise image quality when purely objective results about the signal detectability were researched, whereas anthropomorphic model observers were used in a more clinical context, when the results had to be compared with the eye of a radiologist thus taking advantage of their incorporation of human visual system elements. This work confirmed that the use of model observers makes it possible to assess image quality using a task-based approach, which, in turn, establishes a bridge between medical physicists and radiologists. It also demonstrated that statistical iterative reconstructions have the potential to reduce the delivered dose without impairing the quality of the diagnosis. Among the different types of iterative reconstructions, model-based ones offer the greatest potential, since images produced using this modality can still lead to an accurate diagnosis even when acquired at very low dose. This work has clarified the role of medical physicists when dealing with CT imaging. The use of the standard metrics used in the field of CT imaging remains quite important when dealing with the assessment of unit compliance to legal requirements, but the use of a model observer is the way to go when dealing with the optimisation of the imaging protocols.

An evaluation of the Swiss staging model for hypothermia using case reports from the literature.

BACKGROUND: Core body temperature is used to stage and guide the management of hypothermic patients, however obtaining accurate measurements of core temperature is challenging, especially in the pre-hospital context. The Swiss staging model for hypothermia uses clinical indicators to stage hypothermia. The proposed temperature range for clinical stage 1 is <35-32 °C (95-90 °F), for stage 2, <32-28 °C (<90-82 °F) for stage 3, <28-24 °C (<82-75 °F), and for stage 4 below 24 °C (75 °F). However, the evidence relating these temperature ranges to the clinical stages needs to be strengthened. METHODS: Medline was used to retrieve data on as many cases of accidental hypothermia (core body temperature <35 °C (95 °F)) as possible. Cases of therapeutic or neonatal hypothermia and those with confounders or insufficient data were excluded. To evaluate the Swiss staging model for hypothermia, we estimated the percentage of those patients who were correctly classified and compared the theoretical with the observed ranges of temperatures for each clinical stage. The number of rescue collapses was also recorded. RESULTS: We analysed 183 cases; the median temperature for the sample was 25.2 °C (IQR 22-28). 95 of the 183 patients (51.9 %; 95 % CI = 44.7 %-59.2 %) were correctly classified, while the temperature was overestimated in 36 patients (19.7 %; 95 % CI = 13.9 %-25.4 %). We observed important overlaps among the four stage groups with respect to core temperature, the lowest observed temperature being 28.1 °C for Stage 1, 22 °C for Stage 2, 19.3 °C for Stage 3, and 13.7 °C for stage 4. CONCLUSION: Predicting core body temperature using clinical indicators is a difficult task. Despite the inherent limitations of our study, it increases the strength of the evidence linking the clinical hypothermia stage to core temperature. Decreasing the thresholds of temperatures distinguishing the different stages would allow a reduction in the number of cases where body temperature is overestimated, avoiding some potentially negative consequences for the management of hypothermic patients.

A risk model with an observer in a Markov environment

We consider a spectrally-negative Markov additive process as a model of a risk process in a random environment. Following recent interest in alternative ruin concepts, we assume that ruin occurs when an independent Poissonian observer sees the process as negative, where the observation rate may depend on the state of the environment. Using an approximation argument and spectral theory, we establish an explicit formula for the resulting survival probabilities in this general setting. We also discuss an efficient evaluation of the involved quantities and provide a numerical illustration.