Longitudinal Evaluation of PROMIS-29 and FACIT-Dyspnea Short Forms in Systemic Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the sensitivity of the Patient-Reported Outcomes Measurement Information System 29-item Health Profile (PROMIS-29) and the Functional Assessment of Chronic Illness Therapy-Dyspnea 10-item short form (FACIT-Dyspnea) for measuring change in health status and dyspnea in systemic sclerosis (SSc). METHODS: One hundred patients with SSc completed the PROMIS-29, FACIT-Dyspnea, and traditional instruments [Medical Research Council Dyspnea Score, St. George's Respiratory Questionnaire (SGRQ), Health Assessment Questionnaire-Disability Index (HAQ-DI), and Medical Outcomes Study Short Form-36 (SF-36)] at baseline and 1-year visits. PROMIS-29, FACIT-Dyspnea, and traditional instrument change scores were compared across composite modified Medsger Disease Severity and modified Rodnan Skin score (mRSS) change groups. RESULTS: Moderately high Spearman correlation coefficients were observed between FACIT-Dyspnea and SGRQ (r = 0.57), FACIT-Dyspnea functional limitations and SF-36 physical component summary (PCS; r = 0.51), PROMIS-29 physical functioning and HAQ-DI (r = 0.50), and SF-36 PCS (r = 0.52) change scores. In most validity comparisons, PROMIS-29, FACIT-Dyspnea, HAQ-DI, and SF-36 scores performed similarly. While PROMIS-29 covers more content areas than SF-36 (e.g., sleep), it may do so at the expense of responsiveness of its 4-item physical function scale as compared to the multiitem-derived SF-36 PCS. Statistically significant increases in SF-36 role physical (p = 0.01) and physical component scale (p = 0.016), but not PROMIS-29, were observed in patients with mRSS improvement. CONCLUSION: PROMIS-29 and FACIT-Dyspnea are valid instruments to measure health status and dyspnea in patients with SSc. In physical function assessment, longer PROMIS short forms or computer adaptive testing should be considered to improve responsiveness to the effect of skin disease changes on physical function in patients with SSc.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 ».