Perceptions of Health Status in Multiple Sclerosis Patients and Their Doctors
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare neurologist and patient perceptions of multiple sclerosis (MS)-related health status. METHODS: MS patients (n=99) were recruited from six sites in Canada. Following a consultation with their neurologist, patients estimated their relapse frequency, rated their general health and quality of life (QoL), reviewed descriptions of eight health domains and selected the three most important, and completed a utility assessment using the standard gamble (SG). Concurrently, neurologists independently used the same instruments to rate their patients' health status. Assessments were compared on the basis of paired mean values of both groups and the degree of exact agreement quantified by intraclass coefficient (ICC) and kappa analyses, which yield values of 1.0 with 100% agreement. RESULTS: There were significant differences (p<0.001) between patient and neurologist ratings for relapses in the last year (0.86 vs. 0.4, respectively), QoL (61.2 vs. 69.7 (maximum score = 100) and utility (0.864 vs. 0.971); ICC analysis revealed moderate to poor levels of agreement (0.56 for QoL to 0.03 for SG). There was little concordance in identification of important health domain and the only significant associations were in bodily pain and social functioning (kappa statistic = 0.24, p = 0.026 for both). Neurologists identified physical functioning domains as important, while patients placed more emphasis on mental health domains. CONCLUSIONS: Discrepancies between neurologist and patient perceptions of MS were observed. The study identifies a need to educate neurologists on the recognition of MS health domains that are important in the definition of patient QoL.
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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 | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».