Comparison of the standard gamble, rating scale, AQLQ and SF-36 for measuring quality of life in asthma
Notice bibliographique
Résumé
With interest in health economics growing, there is a demand for valid methods for measuring health-related quality of life (HRQL) in asthma using utilities. The aims of this study were to develop disease-specific versions of the standard gamble and rating scale, to compare their measurement properties with those of the Asthma Quality of Life Questionnaire (AQLQ) and the Medical Outcomes Survey Short-Form 36 (SF-36), as well as to determine their validity for assessing asthma-specific quality of life. Forty adults with symptomatic asthma participated in a 9-week observational study. Participants completed the standard gamble, rating scale, AQLQ, SF-36 and other measures of clinical asthma status at baseline and after 1, 5 and 9 weeks. In patients whose asthma was stable between assessments, reliability was good for the rating scale (intraclass correlation coefficient (ICC)=0.89) and the AQLQ (ICC=0.95) but more modest for the SF-36 mental score (ICC=0.68), SF-36 physical score (ICC=0.65) and standard gamble (ICC=0.59). The responsiveness index was highest in the AQLQ (1.35), followed by the rating scale (0.74), the physical score of the SF-36 (0.61) and the standard gamble (0.31). Construct validity (correlation with other indices of health status) was strongest for the AQLQ and the rating scale. In conclusion, both the disease-specific rating scale and the Asthma Quality of Life Questionnaire have strong measurement properties for measuring asthma-specific quality of life; the Short-Form 36 health survey physical summary score has more modest properties. Although the disease-specific standard gamble has acceptable discriminative properties, its evaluative properties are too inadequate for it to be used in cost/utility analyses. Poor correlation between the standard gamble and the rating scale indicates that utilities cannot be derived from rating scale data.
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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 | 0,055 | 0,008 |
| 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 ».