Evaluation of an Instrument Assessing Influence of Gout on Health-Related Quality of Life
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the reliability and validity of an instrument assessing the influence of gout (acute and chronic) on health-related quality of life (HRQOL). METHODS: Focus groups were used to examine the content of an existing Gout Assessment Questionnaire (GAQ1.0). GAQ2.0 was developed, consisting of a section describing the impact of gout on HRQOL [Gout Impact (GI)] and 4 sections describing subjects' gout overall and demographic data. The GAQ2.0 and the Medical Outcomes Study Short Form-36 Version 2 (SF-36v2) were completed by gout patients in 3 US cities. GI scales were examined using clinical judgment, review of item statistics, Rasch analysis, and confirmatory factor analysis. RESULTS: Subjects (n = 308) were predominantly male (90.2%), Caucasian (75.9%), with a mean age 62.2 +/- 11.8 years. Half the subjects (49.7%) reported > or = 3 attacks in the past year. Two-week test-retest reliability for each scale was good (0.77 to 0.89) for all 5 GI scales. All scales achieved high sufficient (0.86 to 0.89) or excellent (0.93 to 0.97) ratings based on 10-item adjusted alpha coefficients. Correlations and tests among known groups indicated subjects with more severe gout had higher GI scores (i.e., greater gout impact). GI scores correlated more highly with patient-reported measures of gout severity than the SF-36v2 and several traditional measures of gout severity. CONCLUSION: The GAQ2.0 is an instrument for measuring the impact of gout on HRQOL. The GI section exhibited acceptable reliability and validity characteristics. Future studies should assess GI responsiveness, minimally important differences, and psychometric properties in other patient populations.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».