Serial personal digital assistant data capture of health-related quality of life: A randomized controlled trial in a prostate cancer clinic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In clinical and research practice linked to prostate cancer treatment, frequent monitoring of patient health-related quality of life (HRQOL) is essential. Practical and analytic limitations of paper questionnaire data capture may be overcome with the use of self-administered personal digital assistant (PDA) data collection. The objective of this study was to assess the reliability, validity, and feasibility of using PDA in place of paper versions of the International Prostate Symptom Score (IPSS), the Patient Oriented Prostate Cancer Utility Survey (PORPUS), and the International Index of Erectile Function-5 (IIEF-5) in a prostate cancer clinic setting. METHODS: 152 participants were randomly assigned to one of three conditions: 1) paper followed by PDA survey; 2) PDA followed by paper survey; or 3) PDA followed by PDA survey. Evaluation included an assessment of data quality (internal consistency, test-retest reliability, response correlation, completeness of data), and feasibility (participation rates, time to completion, preference and difficulty/ease of using PDA). RESULTS: Internal consistency was similar for both PDA and paper applications. Test-retest reliability was confirmed for PDA repeated administration. Data from paper and PDA questionnaires were strongly correlated. Lower missed item rates were found in PDA administration. 82.8% of participants preferred using the PDA or had no preference. Mean difficulty/ease ratings indicated that participants found the PDA easy to use. Age did not significantly correlate with preference or difficulty. CONCLUSION: The results confirm the adaptability of the IPSS, IIEF-5, and the PORPUS to PDA administration. Similarly, the findings of this study support the feasibility of using PDA technology for HRQOL serial data capture in the prostate cancer patient population.
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 | 0,010 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».