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Enregistrement W2043296887 · doi:10.2310/7070.2003.11435

Quality of Life following Ear Surgery Measured by the 36-Item Short Form Health Survey and the Glasgow Benefit Inventory

2003· article· en· W2043296887 sur OpenAlexaffvenue
Sanjay Morzaria, Brian D. Westerberg, Alex Anzarut

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Otolaryngology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEar Surgery and Otitis Media
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)SurgeryEar diseaseSF-36OtologyRetrospective cohort studyPhysical therapyHearing lossDiseaseAudiologyHealth related quality of lifeInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Quality of life (QOL) following ear surgery is an important outcome measure. Most QOL studies are retrospective and therefore biased by uncertainties about preoperative QOL. OBJECTIVES: The primary objective was to prospectively assess change in QOL following ear surgery. The secondary objective was to determine if QOL was associated with audiometric change. METHODS: Twenty-six patients undergoing ear surgery were studied prospectively between 1999 and 2000. Before and after surgery, patients received a detailed audiometric evaluation and completed a generic (36-Item Short Form Health Survey [SF-36]) and a disease-specific (Glasgow Benefit Inventory [GBI]) QOL instrument. RESULTS: Significant audiometric improvement was noted following surgery. For six of the eight subsections of the SF-36, there was significant improvement following surgery. Three subsections correlated with the reduction in air-bone gap. GBI scores indicated that 50% of patients experienced an increase in QOL. The GBI correlated with one subsection of the SF-36. Higher GBI scores were associated with a reduction in the air-bone gap, but there was no significant correlation. CONCLUSIONS: QOL improved following ear surgery. QOL can be effectively assessed using both generic and disease-specific instruments. Improvement in the SF-36 score was correlated with reduction of the air-bone gap, suggesting that improved hearing was a determinant of improved QOL.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,244 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations17
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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