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Enregistrement W2778626176 · doi:10.1186/s12955-017-0828-0

Discriminative ability of quality of life measures in multiple sclerosis

2017· article· en· W2778626176 sur OpenAlexafffund
Kirsten M. Fiest, Jamie Greenfield, Luanne M. Metz, Scott B. Patten, Nathalie Jetté, Ruth Ann Marrie

Notice bibliographique

RevueHealth and Quality of Life Outcomes · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensManitoba HealthHotchkiss Brain InstituteUniversity of CalgaryUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta HealthPublic Health AgencyCrohn's and Colitis CanadaResearch ManitobaMultiple Sclerosis SocietyPublic Health Agency of CanadaUniversity of CalgaryCumming School of Medicine, University of CalgaryAlberta InnovatesMultiple Sclerosis Society of CanadaAlberta Health Services
Mots-clésQuality of life (healthcare)ComorbidityMedicineDiseaseDepression (economics)Physical therapyMultiple sclerosisClinical psychologyGerontologyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Though many people with multiple sclerosis (MS) have comorbidities, the use of generic and disease-specific health related quality of life (HRQOL) scales to discriminate the effects of comorbidity has not been established. The utility of these scales to discriminate differences between persons with varying levels of disability is also unknown. METHODS: Using online questionnaires, a convenience sample of Albertans with MS was recruited between July 2011 and March 2013. Participants completed demographic questions, a validated comorbidity questionnaire, a self-reported disability scale, and the following HRQOL scales: the Short Form (SF)-36, SF-6D, Health Utilities Index-Mark III (HUI-III), and Multiple Sclerosis Quality of Life-54 (MSQOL-54). The ability of each HRQOL scale to distinguish between comorbidity groups was assessed using a one-way analysis of covariance, adjusting for age, sex, disease course, and disability level. RESULTS: Five hundred sixty three participants completed all relevant questionnaires. All HRQOL measures distinguished between persons with or without depression, while none were able to distinguish between participants with or without hypertension, thyroid disease, irritable bowel syndrome, or osteoporosis. The SF-36 physical scale, SF-6D, HUI-III, and MSQOL-54 physical scales were able to distinguish between all disability groups, though the HUI-III was better able to distinguish between individuals with moderate versus severe disability. CONCLUSIONS: Disease-specific measures would discriminate better between those with and without comorbidities than generic-specific measures and the HUI-III would discriminate best between persons with differing severities of disability. Generic or disease-specific measures may be useful in future studies examining the effects of comorbidity in MS and the effects of treatment of comorbidities in MS.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,534
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,046 · 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

Citations14
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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