Clinically important change in quality of life in epilepsy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health related quality of life (HRQOL) is increasingly recognised as an important outcome in epilepsy. However, interpretation of HRQOL data is difficult because there is no agreement on what constitutes a clinically important change in the scores of the various instruments. OBJECTIVES: To determine the minimum clinically important change, and small, medium, and large changes, in broadly used epilepsy specific and generic HRQOL instruments. METHODS: Patients with difficult to control focal epilepsy (n = 136) completed the QOLIE-89, QOLIE-31, SF-36, and HUI-III questionnaires twice, six months apart. Patient centred estimates of minimum important change, and of small, medium, and large change, were assessed on self administered 15 point global rating scales. Using regression analysis, the change in each HRQOL instrument that corresponded to the various categories of change determined by patients was obtained. The results were validated in a subgroup of patients tested at baseline and at nine months. RESULTS: The minimum important change was 10.1 for QOLIE-89, 11.8 for QOLIE-31, 4.6 for SF-36 MCS, 3.0 for SF-36 physical composite score, and 0.15 for HUI-III. All instruments differentiated between no change and minimum important change with precision, and QOLIE-89 and QOLIE-31 also distinguished accurately between minimum important change and medium or large change. Baseline HRQOL scores and the type of treatment (surgical or medical) had no impact on any of the estimates, and the results were replicated in the validation sample. CONCLUSIONS: These estimates of minimum important change, and small, medium, and large changes, in four HRQOL instruments in patients with epilepsy are robust and can distinguish accurately among different levels of change. The estimates allow for categorisation of patients into various levels of change in HRQOL, and will be of use in assessing the effect of interventions in individual patients.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle