Health related quality of life measure in systemic pediatric rheumatic diseases and its translation to different languages: an international collaboration
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rheumatic diseases in children are associated with significant morbidity and poor health-related quality of life (HRQOL). There is no health-related quality of life (HRQOL) scale available specifically for children with less common rheumatic diseases. These diseases share several features with systemic lupus erythematosus (SLE) such as their chronic episodic nature, multi-systemic involvement, and the need for immunosuppressive medications. HRQOL scale developed for pediatric SLE will likely be applicable to children with systemic inflammatory diseases. FINDINGS: We adapted Simple Measure of Impact of Lupus Erythematosus in Youngsters (SMILEY©) to Simple Measure of Impact of Illness in Youngsters (SMILY©-Illness) and had it reviewed by pediatric rheumatologists for its appropriateness and cultural suitability. We tested SMILY©-Illness in patients with inflammatory rheumatic diseases and then translated it into 28 languages. Nineteen children (79% female, n=15) and 17 parents participated. The mean age was 12±4 years, with median disease duration of 21 months (1-172 months). We translated SMILY©-Illness into the following 28 languages: Danish, Dutch, French (France), English (UK), German (Germany), German (Austria), German (Switzerland), Hebrew, Italian, Portuguese (Brazil), Slovene, Spanish (USA and Puerto Rico), Spanish (Spain), Spanish (Argentina), Spanish (Mexico), Spanish (Venezuela), Turkish, Afrikaans, Arabic (Saudi Arabia), Arabic (Egypt), Czech, Greek, Hindi, Hungarian, Japanese, Romanian, Serbian and Xhosa. CONCLUSION: SMILY©-Illness is a brief, easy to administer and score HRQOL scale for children with systemic rheumatic diseases. It is suitable for use across different age groups and literacy levels. SMILY©-Illness with its available translations may be used as useful adjuncts to clinical practice and research.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».