Comparative assessment of three different indices of multimorbidity for studies on health-related quality of life
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Measures of multimorbidity are often applied to source data, populations or outcomes outside the scope of their original developmental work. As the development of a multimorbidity measure is influenced by the population and outcome used, these influences should be taken into account when selecting a multimorbidity index. The aim of this study was to compare the strength of the association of health-related quality of life (HRQOL) with three multimorbidity indices: the Cumulative Illness Rating Scale (CIRS), the Charlson index (Charlson) and the Functional Comorbidity Index (FCI). The first two indices were not developed in light of HRQOL. METHODS: We used data on chronic diseases and on the SF-36 questionnaire assessing HRQOL of 238 adult primary care patients who participated in a previous study. We extracted all the diagnoses for every patient from chart review to score the CIRS, the FCI and the Charlson. Data for potential confounders (age, sex, self-perceived economic status and self-perceived social support) were also collected. We calculated the Pearson correlation coefficients (r) of the SF-36 scores with the three measures of multimorbidity, as well as the coefficient of determination, R2, while controlling for confounders. RESULTS: The r values for the CIRS (range: -0.55 to -0.18) were always higher than those for the FCI (-0.47 to -0.10) and Charlson (-0.31 to -0.04) indices. The CIRS explained the highest percent of variation in all scores of the SF-36, except for the Mental Component Summary Score where the variation was not significant. Variations explained by the FCI were significant in all scores of SF-36 measuring physical health and in two scales evaluating mental health. Variations explained by the Charlson were significant in only three scores measuring physical health. CONCLUSION: The CIRS is a better choice as a measure of multimorbidity than the FCI and the Charlson when HRQOL is the outcome of interest. However, the FCI may provide a good option to evaluate the physical aspect of HRQOL for the ease in its administration and scoring. The Charlson index may not be recommended as a measure of multimorbidity in studies related to either physical or mental aspects of HRQOL.
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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 | 0,109 | 0,143 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».