The Comparability of Functional Assessment of Chronic Illness Therapy - Fatigue Scores between Cancer and Systemic Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The functional assessment of chronic illness therapy-fatigue (FACIT-F) is commonly used to assess fatigue across diseases. The degree to which the FACIT-F demonstrates measurement equivalence across disease groups, however, is not known. The purpose of this study was to assess differential item functioning (DIF) of FACIT-F items between patients with cancer and systemic sclerosis (SSc or scleroderma). Methods Secondary analysis of FACIT-F data from cancer and SSc patients. Confirmatory factor analysis was used to assess the factor structure of the FACIT-F in cancer and SSc patients. The multiple-indicator, multiple-cause model was utilized to assess DIF, comparing responses from cancer and SSc patients. Results A unidimensional factor structure for the FACIT-F was demonstrated with the cancer (n = 1141), SSc (n = 1186), and combined samples. Statistically significant, but small-magnitude, DIF was found for four items. Compared to cancer patients with the same level of fatigue, SSc patients had lower scores (more fatigue) for item 2 ( bodily weakness), 7 ( energy), and 8 ( ability to perform daily activities); and higher scores (less fatigue) for item 9 ( need to sleep throughout the day). For the entire scale, SSc patients had 0.47 SD lower FACIT-F latent factor scores (more fatigue) than cancer patients. After correcting for DIF, there was a change of only 0.03 SD in this difference (0.44 SD lower). Conclusions Although statistically significant DIF was detected for four FACIT-F items, the magnitude was small and the effect on fatigue latent scores was minimal. Thus, FACIT-F scores can be used equivalently in cancer and SSc.
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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 | 0,005 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».