SNOT‐22 quality of life domains differentially predict treatment modality selection in chronic rhinosinusitis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prior study demonstrated that baseline 22-item Sino-Nasal Outcome Test (SNOT-22) aggregate scores accurately predict selection of surgical intervention in patients with chronic rhinosinusitis (CRS). Factor analysis of the SNOT-22 survey has identified five distinct domains that are differentially impacted by endoscopic sinus surgery (ESS). This study sought to quantify SNOT-22 domains in patient cohorts electing both surgical or medical management and postinterventional change in these domains. METHODS: CRS patients were prospectively enrolled into a multi-institutional, observational cohort study. Subjects elected continued medical management or ESS. SNOT-22 domain scores at baseline were compared between treatment cohorts. Postintervention domain score changes were evaluated in subjects with at least six-month follow-up. RESULTS: A total of 363 subjects were enrolled with 72 (19.8%) electing continued medical management, whereas 291 (80.2%) elected ESS. Baseline SNOT-22 domain scores were comparable between treatment cohorts in sinus-specific domains (rhinologic, extranasal rhinologic, and ear/facial symptoms; p > 0.050); however, the surgical cohort reported significantly higher psychological (mean ± standard deviation [SD]: 16.0 ± 8.4 vs 12.0 ± 7.1; p < 0.001) and sleep dysfunction (13.7 ± 6.8 vs 10.5 ± 6.2; p < 0.001) than the medical cohort. Effect sizes for ESS varied across domains with rhinologic and extranasal rhinologic symptoms experiencing the greatest gains (1.067 and 0.997, respectively), whereas psychological and sleep dysfunction experiencing the smallest improvements (0.805 and 0.818, respectively). Patients experienced greater mean improvements after ESS in all domains compared to medical management (p < 0.001). CONCLUSION: Subjects electing ESS report higher sleep and psychological dysfunction compared to medical management but have comparable sinus-specific symptoms. Subjects undergoing ESS experience greater gains compared to medical management across all domains; however, these gains are smallest in the psychological and sleep domains.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».