Evaluation of GERD Symptoms during Therapy. Part I
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: The changes in gastroesophageal reflux disease (GERD)-related symptoms on treatment are variously described, but currently available questionnaires have shortcomings. We therefore developed a self-assessment reflux questionnaire (ReQuest). This article describes the process of development and testing. MATERIALS AND METHODS: For the first version of ReQuest the symptom spectrum of GERD and the various symptom descriptions were investigated. The 67 identified symptom descriptions were condensed empirically into 6 dimensions, to which a 7th dimension on general well-being was added. The symptom burden of the dimensions was measured by frequency and/or intensity. ReQuest was translated into different languages and then tested in focus groups. The initial validation was based on data from a clinical trial of patients with erosive GERD, treated with pantoprazole 20 or 40 mg daily for 28 days. Factor analyses determined the contribution of each symptom to the different dimensions. Additionally, correlation analyses between the identified factors and the dimensions were performed. RESULTS: On the basis of factor analyses, ReQuest was reduced to a 60-item scale. The factors generated correlated strongly with the dimensions and confirmed the empirical process mathematically. CONCLUSION: ReQuest provides a valuable, self-assessment tool for evaluating the daily treatment response in patients with erosive GERD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».