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Enregistrement W1967096863 · doi:10.3109/17482960802444840

The SEIQoL-DW for assessing quality of life in ALS: Strengths and limitations

2009· article· en· W1967096863 sur OpenAlexfundaboutno aff
Stephanie H. Felgoise, Jessica Stewart, Barbara A. Bremer, Susan M. Walsh, Mark B. Bromberg, Zachary Simmons

Notice bibliographique

RevueAmyotrophic Lateral Sclerosis · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill UniversityALS Association
Mots-clésQuality of life (healthcare)MedicinePsychosocialPhysical therapyPsychologyPsychiatryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Schedule for the Evaluation of the Individual Quality of Life-Direct Weighting (SEIQoL-DW) has been used to measure quality of life (QoL) in small cohorts of individuals with ALS, but its suitability for assessing aggregate QoL for between-group comparisons is uncertain. We undertook a prospective study in which 120 patients with ALS completed two measures of QoL, the SEIQoL-DW and the McGill Quality of Life Single-Item Scale (MQoL-SIS). There was a weak correlation between the SEIQoL-DW index score and the MQoL-SIS. Only three of five cues accounted for a significant amount of variance in the MQoL-SIS, and even those accounted for only 12.8%-13.9% of the variance. Cues relating to family or significant other were chosen by over 90% of patients, and were the most heavily weighted. This study demonstrates that the SEIQoL-DW is of great value in identifying those factors which contribute to the psychosocial well-being of an individual with ALS. However, SEIQoL index scores may not reflect aggregate QoL of groups of patients with ALS, and may be measuring a construct other than QoL. Caution should be exercised in using the SEIQoL index score to measure QoL of groups, such as would be needed in interventional trials.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,069
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,242

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,069
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,115
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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