Canadian normative data for the SF-36 health survey. Canadian Multicentre Osteoporosis Study Research Group.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Medical Outcomes Study 36-item Short Form (SF-36) is a widely used measure of health-related quality of life. Normative data are the key to determining whether a group or an individual scores above or below the average for their country, age or sex. Published norms for the SF-36 exist for other countries but have not been previously published for Canada. METHODS: The Canadian Multicentre Osteoporosis Study is a prospective cohort study involving 9423 randomly selected Canadian men and women aged 25 years or more living in the community. The sample was drawn within a 50-km radius of 9 Canadian cities, and the information collected included the SF-36 as a measure of health-related quality of life. This provided a unique opportunity to develop age- and sex-adjusted normative data for the Canadian population. RESULTS: Canadian men scored substantially higher than women on all 8 domains and the 2 summary component scales of the SF-36. Canadians scored higher than their US counterparts on all SF-36 domains and both summary component scales and scored higher than their UK counterparts on 4 domains, although many of the differences are not large. INTERPRETATION: The differences in the SF-36 scores between age groups, sexes and countries confirm that these Canadian norms are necessary for comparative purposes. The data will be useful for assessing the health status of the general population and of patient populations, and the effect of interventions on health-related quality of life.
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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 | 0,006 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,006 |
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 ».