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Enregistrement W2030516395 · doi:10.1159/000353606

Fatigue in the General Population of Colombia - Normative Values for the Multidimensional Fatigue Inventory MFI-20

2013· article· en· W2030516395 sur OpenAlexaff
Andreas Hinz, Carolyn Finck Barboza, Susana Barradas, Annett Körner, Volker Beierlein, Susanne Singer

Notice bibliographique

RevueOncology Research and Treatment · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNormativeGeneralizability theoryPopulationContext (archaeology)MedicineChronic fatiguePsychologyDemographyGerontologyClinical psychologyInternal medicineDevelopmental psychologyGeographyEnvironmental healthPolitical scienceChronic fatigue syndrome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Fatigue is a frequent symptom in cancer patients. In Europe and Northern America fatigue questionnaires were developed and tested, but their generalizability to other cultural contexts is largely unknown. The aim of this study is to provide normative values for the Multidimensional Fatigue Inventory (MFI-20) based on a representative sample of the general population in Colombia and to test psychometric properties. METHODS: 1,500 individuals completed a questionnaire that contained the MFI-20, as well as other questionnaires, and questions on sociodemographic variables and chronic diseases. RESULTS: The mean values of the scales were marginally higher than those for 2 European samples. The mean value of the total score was 44.3 ± 14.1. Women were affected by fatigue more than men, and there was an almost linear age trend, with higher mean scores for older subjects. People with chronic diseases were affected by fatigue more than people without chronic conditions. The best psychometric properties were obtained for the total scale (sum score) of the MFI-20. CONCLUSION: The normative values presented here can help us to assess the individual burden of fatigue in a Latin American context. Psychometric properties of the MFI-20 in Colombia are similar to those obtained in Europe.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,170
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeObservationnel
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

Citations26
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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