Real-life assessment of the validity of patient global impression of change in fibromyalgia
Dossier post-publication
Source : Retraction Watch, jointe par DOI. OpenAlex consigne la rétractation dans is_retracted, un booléen sur un espace d'états à au moins quatre valeurs ; il ne peut donc exprimer ni une expression de préoccupation, ni une correction, ni un rétablissement, et les rapporte comme false, ce qui se lit comme « rien à signaler ».
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Patient Global Rating of Change (GRC) scales are commonly used in routine clinical care given their ease of use, availability and short completion time. This analysis aimed at assessing the validity of Patient Global Impression of Change (PGIC), a GRC scale commonly used in fibromyalgia, in a Canadian real-life setting. METHODS: 167 fibromyalgia patients with available PGIC data were recruited in 2005-2013 from a Canadian tertiary-care multidisciplinary clinic. In addition to PGIC, disease severity was assessed with: pain visual analogue scale (VAS); Patient Global Assessment (PGA); Fibromyalgia Impact Questionnaire (FIQ); Health Assessment Questionnaire (HAQ); McGill Pain Questionnaire; body map. Multivariate linear regression assessed the PGIC relationship with disease parameter improvement while adjusting for follow-up duration and baseline parameter levels. The Spearman's rank coefficient assessed parameter correlation. RESULTS: Higher PGIC scores were significantly (p<0.001) associated with greater improvement in pain, PGA, FIQ, HAQ and the body map. A statistically significant moderate positive correlation was observed between PGIC and FIQ improvement (r=0.423; p<0.001); correlation with all remaining disease severity measures was weak. Regression analysis confirmed a significant (p<0.001) positive association between improvement in all disease severity measures and PGIC. Baseline disease severity and follow-up duration were identified as significant independent predictors of PGIC rating. CONCLUSIONS: Despite that only a weak correlation was identified between PGIC and standard fibromyalgia outcomes improvement, in the absence of objective outcomes, PGIC remains a clinically relevant tool to assess perceived impact of disease management. However, our analysis suggests that outcome measures data should not be considered in isolation but, within the global clinical context.
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 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 | 0,008 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».