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Enregistrement W1993621631 · doi:10.2310/7750.2014.14017

PCQoL

2015· article· en· W1993621631 sur OpenAlexaff
Mariam Abbas, Mary Schwartz, Frances J.D. Smith, W.H. Irwin McLean, Peter Hull

Notice bibliographique

RevueJournal of Cutaneous Medicine and Surgery · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSkin and Cellular Biology Research
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRasch modelMedicineConstruct validityQuality of life (healthcare)Dermatology Life Quality IndexReliability (semiconductor)Classical test theoryInternal consistencyPsychometricsDiseaseClinical psychologyItem response theoryStatisticsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Pachyonychia congenita (PC) is a rare but often debilitating, dominantly inherited disorder. New treatments require more accurate instruments for evaluating changes in the quality of life in these patients. OBJECTIVES: This study was undertaken to develop and validate a quality of life questionnaire for PC patients (PCQoL). METHODS: Relevant factors influencing quality of life in PC patients were identified and incorporated into the well-recognized, general questionnaire, the Dermatology Life Quality Index (DLQI), to establish a disease-specific measure, the PCQoL. Classical test theory (CTT) and Rasch analysis (RA) were used to analyze and validate the PCQoL. RESULTS: CTT analysis established test-retest reliability and internal consistency for the PCQoL. Concurrent and construct validity for the DLQI and the PCQoL were also validated. Chi-square-based infit and outfit statistics indicated that the Rasch model fits the observed responses very well. RA reconfirmed reliability, internal consistency, reasonable homogeneity, construct validity, and the presence of three RA-based domains. CONCLUSION: The PCQoL questionnaire is a measure validated by both CTT and RA. It appears to be a valuable tool in measuring quality of life modifications in PC individuals with keratoderma.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,252
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,257 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations7
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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