Changes in Quality of Life in Epilepsy: How Large Must They Be to Be Real?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The study goal was to assess the magnitude of change in generic and epilepsy-specific health-related quality-of-life (HRQOL) instruments needed to exclude chance or error at various levels of certainty in patients with medically refractory epilepsy. METHODS: Forty patients with temporal lobe epilepsy and clearly defined criteria of clinical stability received HRQOL measurements twice, 3 months apart, using the Quality of Life in Epilepsy Inventory-89 and -31 (QOLIE-89 and QOLIE-31), Liverpool Impact of Epilepsy, adverse drug events, seizure severity scales, and the Generic Health Utilities Index (HUI-III). Standard error of measurement and test-retest reliability were obtained for all scales and for QOLIE-89 subscales. Using the Reliable Change Index described by Jacobson and Truax, we assessed the magnitude of change required by HRQOL instruments to be 90 and 95% certain that real change has occurred, as opposed to change due to chance or measurement error. RESULTS: Clinical features, point estimates and distribution of HRQOL measures, and test-retest reliability (all > 0.70) were similar to those previously reported. Score changes of +/-13 points in QOLIE-89, +/-15 in QOLIE-31, +/-6.3 in Liverpool seizure severity-ictal, +/-11 in Liverpool adverse drug events, +/-0.25 in HUI-III, and +/-9.5 in impact of epilepsy exclude chance or measurement error with 90% certainty. These correspond, respectively, to 13, 15, 17, 18, 25, and 32% of the potential range of change of each instrument. CONCLUSIONS: Threshold values for real change varied considerably among HRQOL tools but were relatively small for QOLIE-89, QOLIE-31, Liverpool Seizure Severity, and adverse drug events. In some instruments, even relatively large changes cannot rule out chance or measurement error. The relation between the Reliable Change Index and other measures of change and its distinction from measures of minimum clinically important change are discussed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».