Does incontinence severity correlate with quality of life? Prospective analysis of 502 consecutive patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Fecal Incontinence Severity Index (FISI) is widely used in the assessment of patients with faecal incontinence, but the relationship between FISI and the measurements of quality of life, such as the Fecal Incontinence Quality of Life Scale (FIQL) and the Medical Outcomes Survey (SF-36) has not been evaluated previously. The aim of the present study was to evaluate the relationship between disease severity and quality of life in a large cohort of patients. METHOD: Five hundred and two consecutive patients (84.4% female, mean age 56 years) were evaluated for faecal incontinence between May 2004 and October 2005. Patients completed FISI, FIQL and SF-36 questionnaires. Pearson's coefficients were determined for the relationships between FISI and subscales of FIQL and SF-36. Quality of life scores were compared between groups of patients with different levels of incontinence severity (mild, moderate, severe) using Student's t-test. RESULTS: Sixty-eight per cent of patients were incontinent of solid stool, 62% of liquid stool, and 90% of gas or mucus. The average FISI score was 36 (0-61). Moderate correlations were found between FISI and all subscales in FIQL (negative 0.29 to 0.41; P < 0.0001). Weak correlations were found between FISI and the social functioning (-0.21) and mental health (-0.17) scales in SF-36 (P < 0.05). Scores on the FIQL differed significantly between mild, moderate and severe incontinence. CONCLUSION: FISI was only moderately correlated with a disease-specific quality of life measurement (FIQL). Even though this supports the common assumption that the quality of life in the patients with faecal incontinence worsens with an increase in disease severity, it also stresses the need of measuring both variables to determine the true impact of any treatment.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».