Validation of the Spanish, Portuguese and French versions of the Lupus Damage Index questionnaire: data from North and South America, Spain and Portugal
Notice bibliographique
Résumé
We have previously developed and validated a self-administered questionnaire, modelled after the Systemic Lupus International Collaborating Clinics Damage Index (SDI), the Lupus Damage Index Questionnaire (LDIQ), which may allow the ascertainment of this construct in systemic lupus erythematosus (SLE) patients followed in the community and thus expand observations made about damage. We have now translated, back-translated and adapted the LDIQ to Spanish, Portuguese and French and applied it to patients followed at academic and non-academic centres in North and South America, Portugal and Spain while their physicians scored the SDI. A total of 887 patients (659 Spanish-speaking, 140 Portuguese-speaking and 80 French-speaking patients) and 40 physicians participated. Overall, patients scored all LDIQ versions higher than their physicians (total score and all domains). Infrequent manifestations had less optimal clinimetric properties but overall agreement was more than 95% for the majority of items. Higher correlations were observed among the Spanish-speaking patients than the Portuguese-speaking and French-speaking patients; further adjustments may be needed before the Portuguese and French versions of the LDIQ are applied in community-based studies. The relationship between the LDIQ and other outcome parameters is currently being investigated in a different patient sample.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».