Measuring fatigue in SSc: a comparison of the Short Form-36 Vitality subscale and Functional Assessment of Chronic Illness Therapy–Fatigue scale
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Fatigue is a common and important problem in SSc. No studies, however, have compared the properties of fatigue measures in SSc. The objective of this study was to compare the performances of the Short Form-36 (SF-36) Vitality subscale and Functional Assessment of Chronic Illness Therapy-Fatigue (FACIT) in SSc. METHODS: Cross-sectional, multi-centre study of Canadian Scleroderma Research Group Registry patients. The associations of the two instruments with other patient-reported outcome measures, as well as physician- and patient-rated disease variables were compared. Item response theory models were used to compare the degree to which items and the total scores of each measure effectively covered the full spectrum of fatigue levels. RESULTS: There were 348 patients (297 women, 85%) in the study. The instruments correlated at r = 0.65 with each other. The FACIT tended to correlate slightly higher than the SF-36 Vitality subscale with physician- and patient-rated disease variables and patient-reported physical function and disability, whereas the SF-36 Vitality subscale correlated minimally higher with mental health measures. The FACIT had markedly better discrimination across the range of fatigue, particularly at average to high fatigue levels, whereas the SF-36 Vitality subscale discriminated well only among patients in the low to average range. CONCLUSION: The FACIT discriminates better than the SF-36 Vitality subscale at average to high ranges of fatigue, which is common in SSc, suggesting that it is preferred for measuring fatigue in SSc.
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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 | 0,009 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».