Reliability and Validity of Selected PROMIS Measures in People with Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the reliability and validity of 11 PROMIS measures to assess symptoms and impacts identified as important by people with rheumatoid arthritis (RA). METHODS: Consecutive patients (N = 177) in an observational study completed PROMIS computer adapted tests (CATs) and a short form (SF) assessing pain, fatigue, physical function, mood, sleep, and participation. We assessed test-test reliability and internal consistency using correlation and Cronbach's alpha. We assessed convergent validity by examining Pearson correlations between PROMIS measures and existing measures of similar domains and known groups validity by comparing scores across disease activity levels using ANOVA. RESULTS: Participants were mostly female (82%) and white (83%) with mean (SD) age of 56 (13) years; 24% had ≤ high school, 29% had RA ≤ 5 years with 13% ≤ 2 years, and 22% were disabled. PROMIS Physical Function, Pain Interference and Fatigue instruments correlated moderately to strongly (rho's ≥ 0.68) with corresponding PROs. Test-retest reliability ranged from .725-.883, and Cronbach's alpha from .906-.991. A dose-response relationship with disease activity was evident in Physical Function with similar trends in other scales except Anger. CONCLUSIONS: These data provide preliminary evidence of reliability and construct validity of PROMIS CATs to assess RA symptoms and impacts, and feasibility of use in clinical care. PROMIS instruments captured the experiences of RA patients across the broad continuum of RA symptoms and function, especially at low disease activity levels. Future research is needed to evaluate performance in relevant subgroups, assess responsiveness and identify clinically meaningful changes.
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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 | 0,020 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».