The accuracy of pain and fatigue items across different reporting periods
Notice bibliographique
Résumé
The length of the reporting period specified for items assessing pain and fatigue varies among instruments. How the length of recall impacts the accuracy of symptom reporting is largely unknown. This study investigated the accuracy of ratings for reporting periods ranging from 1 day to 28 days for several items from widely used pain and fatigue measures (SF36v2, Brief Pain Inventory, McGill Pain Questionnaire, Brief Fatigue Inventory). Patients from a community rheumatology practice (N=83) completed momentary pain and fatigue items on average of 5.4 times per day for a month using an electronic diary. Averaged momentary ratings formed the basis for comparison with recall ratings interspersed throughout the month referencing 1-day, 3-day, 7-day, and 28-day periods. As found in previous research, recall ratings were consistently inflated relative to averaged momentary ratings. Across most items, 1-day recall corresponded well to the averaged momentary assessments for the day. Several, but not all, items demonstrated substantial correlations across the different reporting periods. An additional 7 day-by-day recall task suggested that patients have increasing difficulty actually remembering symptom levels beyond the past several days. These data were collected while patients were receiving usual care and may not generalize to conditions where new interventions are being introduced and outcomes evaluated. Reporting periods can influence the accuracy of retrospective symptom reports and should be a consideration in study design.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,080 | 0,217 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».