A.01 The relationship between fatigue and health-related quality of life in a clinical trial population of Duchenne muscular dystrophy patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Fatigue was recently reported to be the largest contributor to poor health-related quality of life (HRQOL) in paediatric Duchenne muscular dystrophy (DMD). Additional studies are necessary to confirm the generalizability of this finding. Our objective was to explore the longitudinal relationship between fatigue and HRQOL in an additional cohort of DMD patients. Methods: We performed a secondary analysis of data from a clinical trial (NCT00592553), which enrolled patients with nonsense mutation DMD, aged 5–20 years, from 37 sites in 11 countries (N=174). Fatigue and HRQOL were assessed using the PedsQLTM Multidimensional Fatigue Scale and Generic Core Scales, respectively, by patient- and parent-report at baseline and over 48 weeks. Results: Patients reported greater fatigue than healthy controls from published data. There was no significant difference between patient- and parent-reported fatigue. Fatigue was significantly correlated with worse HRQOL at baseline, by patient-report (r=0.70, P<0.001) and parent-report (r=0.70, P<0.001); and at 48 weeks, by patient-report (r=0.79, P<0.001) and parent-report (r=0.74, P<0.001). Change in fatigue was significantly correlated with change in HRQOL over 48 weeks, by patient-report (r=0.64, P<0.001) and parent-report (r=0.67, P<0.001). Conclusions: Fatigue is a major contributor to HRQOL in DMD. The strong association between fatigue and HRQOL corroborates previous studies, and suggests that reducing fatigue may improve HRQOL.
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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 | 0,011 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».