Ny medlemsundersøkelse: 95 prosent anbefaler Stoffskifteforbundet

Den nyeste undersøkelsen blant Stoffskifteforbundets medlemmer viser at det er nyttig å være medlem hos oss. Her svarer blant annet 95 prosent at de vil anbefale andre å bli medlem i forbundet. 93 prosent oppgir at de er fornøyd med medlemsprisen.


Hvert andre år sender vi ut en medlemsundersøkelse til våre medlemmer. Medlemsundersøkelsen i 2021 tok for seg fem temaer som ble besvart av 2696 personer. Spørsmålene var sentrert rundt helse, livssituasjon, medlemskap, forbundet og lokallag.

95 prosent av respondentene har hovedmedlemskap, mens 4 prosent har ungmedlemskap. Av disse er det 95 prosent som anbefaler medlemskap i Stoffskifteforbundet og 93 prosent som oppgir at de er fornøyd med medlemskontingenten på kr. 450 (kr. 225 for UNG-medlemskap og kr. 100 for familiemedlemskap).

86 prosent av de som kjenner til sitt nærmeste lokallag har opplevd lokallagsaktiviteter som givende, interessant eller nyttig. Videre er det flere andre resultater fra medlemsundersøkelsen innen helse og livskvalitet som er særlig nevneverdige og interessante.

Helse og livskvalitet

51 prosent av de som besvarte medlemsundersøkelsen er yrkesaktive og 15 prosent uføre. Her oppgir 80 prosent av uføre at de i noen eller stor grad er uføre grunnet stoffskiftesykdom.

Videre er det 54 prosent som oppgir at de har familiemedlemmer med stoffskiftesykdom. Totalt 79 prosent svarte at livet påvirkes av stoffskiftesykdom.

Behov for mer kunnskap

Stoffskiftesykdommer er en autoimmun, kronisk sykdom som rammer totalt 240.000 nordmenn, ifølge Reseptregisteret. Det er en økning på 61 prosent siden 2004. Lavt stoffskifte er den mest utbredte formen (212.000), med en økning på 51 prosent. Det er anslått at lavt stoffskifte i omtrent 50.000 tilfeller gir svært redusert livskvalitet.

Stoffskifteforbundet jobber for å skape en bedre hverdag for personer med en stoffskiftesykdom og deres nærmeste, og jobber for økt faktabasert kunnskap i samfunnet generelt og i helsevesenet spesielt, større synlighet i mediene og sterkere politisk innflytelse.

Ønsker du å bli medlem hos oss og støtte vårt arbeid? Klikk her for medlemskap: https://blimedlem.stoffskifte.org/

Andre innlegg

Webinar - Kosthold og stoffskiftediagnose - hvordan kan kostholdet bidra til en bedre hverdag?

Av Carita • 13. mai 2025
Dette webinaret er for deg med en stoffskiftediagnose som lurer på hvordan du kan spise for å minimere dine stoffskifteplager. Og hvordan finner du ut hva som er riktig for akkurat deg?

– Viktige mangler i meldingen

Av Lasse Jangaas • 2. mai 2025
Prioriteringsmeldingen behandles i Stortinget før sommeren .

Gjennombrudd for KI og diagnostisering av kreft

Av Lasse Jangaas • 30. april 2025
Ny KI-modell har over 90 prosent treffsikkerhet for klassifisering og vurdering av risikonivåer av kreft i skjoldbruskkjertelen. Kunstig intelligens (KI) gjør sitt inntog i helsesektoren, og fra før vet vi at KI brukes på sykehus i Norge i diagnostisering av enkelte skader eller sykdommer. Dette foregår selvsagt med leger som kontrollører. Utviklingen går fort, og nå viser en studie svært lovende resultater når det kommer til diagnostisering og risikovurdering av kreft i skjoldbruskkjertelen. Denne typen er blant de raskest voksende kreftformene, men heldigvis har den gode prognoser. Den første i verden I en studie hvor man har bragt onkologi og helseteknologi sammen, har forskere funnet ut at en KI-modell kan klassifisere kreftstadier og risikoprofiler med en forbløffende nøyaktighet. Modellen er verdens første i sitt slag.x Ved å bruke avanserte språkmodeller fikk de til en nøyaktighet på 88,5-100 prosent i forhold til ATAs (American Thyroid Association) risikoklassifisering, og 92,9-98,1 prosent nøyaktighet mot AJCC (American Joint Committee on Cancer) stadievurdering. Det siste er et verktøy for å kunne beskrive mengde/størrelse og spredning av kreft i en pasients kropp. Flere språkmodeller Betydningen av funnene kan være betydelige, ettersom presis diagnostisering og vurdering av risiko og spredning er avgjørende for god kreftbehandling, og leger som skal behandle kreftpasientene trenger denne informasjonen, som er tid- og ressurskrevende å fremstille manuelt. Modellen benytter seg av fire åpne, frakoblede språkmodeller; Mistral (Mistral AI), Llama (Meta), Gemma (Google) og Qwen (Alibaba) for å analysere fritekst i kliniske dokumenter. KI-modellen ble trent med åpent tilgjengelige amerikanske data fra patologirapporter til 50 pasienter med skjoldbruskkjertelkreft fra Cancer Genome Atlas Program (TCGA), og ble deretter validert mot patologirapporter fra 289 TCGA-pasienter og 35 pseudotilfeller opprettet av endokrinkirurger. Fungerer offline Professor Joseph T. Wu ved University of Hong Kong understreker modellens bemerkelsesverdige ytelse. – Modellen vår oppnår over 90 prosent nøyaktighet i klassifiseringen av AJCC-kreftstadier og ATA-risikokategori. En betydelig fordel med denne modellen er at den fungerer offline, noe som muliggjør lokal implementering uten behov for å dele eller laste opp sensitiv pasientinformasjon – og dermed gir maksimalt personvern for pasientene, sier han. Gjennombruddet gir grunn til stor optimisme, men det er fortsatt et stykke fram til at KI-modellen kan brukes på sykehus og legesentre. Flere studier må bekrefte funnene, på tvers av ulike befolkningsgrupper og kliniske situasjoner.
Se flere innlegg