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Enregistrement W2149309499 · doi:10.1093/humrep/der171

The fertility quality of life (FertiQoL) tool: development and general psychometric properties†

2011· article· en· W2149309499 sur OpenAlexaffabout
Jacky Boivin, Janet Takefman, Andrea Mechanick Braverman

Notice bibliographique

RevueHuman Reproduction · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Health and Technologies
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCardiff University
Mots-clésFertilityCronbach's alphaQuality of life (healthcare)Reliability (semiconductor)PsychologyPsychometricsClinical psychologyGerontologyMedicineDemographyPopulationEnvironmental healthSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To develop the first international instrument to measure fertility quality of life (FertiQoL) in men and women experiencing fertility problems, to evaluate the preliminary psychometric properties of this new tool and to translate FertiQoL into multiple languages. METHOD: We conducted a survey, both online and in fertility clinics in USA, Australia/New Zealand, Canada and UK. A total of 1414 people with fertility problems participated. The main outcome measure was the FertiQoL tool. RESULTS: FertiQoL consists of 36 items that assess core (24 items) and treatment-related quality of life (QoL) (10 items) and overall life and physical health (2 items). Cronbach reliability statistics for the Core and Treatment FertiQoL (and subscales) were satisfactory and in the range of 0.72 and 0.92. Sensitivity analyses showed that FertiQoL detected expected relations between QoL and gender, parity and support-seeking. FertiQoL was translated into 20 languages by the same translation team with each translation verified by local bilingual fertility experts. CONCLUSIONS: FertiQoL is a reliable measure of the impact of fertility problems and its treatment on QoL. Future research should establish its use in cross-cultural research and clinical work.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,255
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,096 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations468
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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