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Enregistrement W2763948764 · doi:10.1177/1203475417736281

Preliminary Validation of the HS-QoL: A Quality-of-Life Measure for Hidradenitis Suppurativa

2017· article· en· W2763948764 sur OpenAlexaff
Chelsea McLellan, Mia Sisic, Hazel H. Oon, Jerry Tan

Notice bibliographique

RevueJournal of Cutaneous Medicine and Surgery · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHidradenitis Suppurativa and Treatments
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of WindsorWindsor Clinical Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHidradenitis suppurativaMedicineQuality of life (healthcare)PsychosocialConvergent validityInternal consistencyReliability (semiconductor)Clinical psychologyPsychometricsPhysical therapyPsychiatryDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Hidradenitis suppurativa (HS) is a chronic inflammatory skin disease with adverse physical and psychosocial impacts. The development of an HS quality-of-life measure, HS-QoL, has been recently described. OBJECTIVE: This study was designed to validate the HS-QoL. METHOD: Fifty-five patients with HS from 4 dermatology clinics completed the 30-minute online survey. Item reduction, reliability (internal consistency), and correlation analysis (to assess convergent validity) were conducted. RESULTS: The HS-QoL was reduced from 53 items to 44 items, resulting in a 7-subscale questionnaire. All subscales demonstrated excellent internal consistency, except for the support subscale, which had adequate internal consistency. All 7 HS-QoL subscales were related to other measures of QoL, life satisfaction, and mental health, which demonstrates convergent validity. CONCLUSION: The 44-item HS-QoL demonstrated strong preliminary evidence of reliability (internal consistency) and convergent validity.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,098
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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