Psychometric Properties of Quality of Life Assessment Tools in Morbid Obesity: A Review of Literature
Notice bibliographique
Résumé
Background: Since studies have demonstrated that morbid obesity can exponentially impair quality of life, the measurement of quality of life is paramount to monitoring the effects of treatment and influences the development of clinical pathways, service provision, healthcare expenditures, and public health policy. Accordingly, clinicians, researchers, and policy makers must rely on valid instruments. Aim: This study aimed to review and critique the psychometric properties of some specific tools by COSMIN checklist and their application among morbidly obese individuals. Method: We searched PubMed, Web of Science, PsycINFO, Ovid, Elsevier, and ScienceDirect by using the keywords related to the Quality of Life Questionnaire, namely “morbid obesity”, “tool”, and “scale”, to retrieve articles published during 1989-2017. Then, the psychometric properties of the selected tools were assessed using the COSMIN checklist. Results: Most of the tools had not reported complete and desirable psychometrics properties. Demonstration of responsiveness from independent randomized controlled trials was not available in two of the eight questionnaires. These tools also did not report proper definition of interpretability. However, the data obtained by COSMIN checklist showed that Laval questionnaire is a proper scale for measuring quality of life in obese individuals, which can be recommended to researchers. Implications for Practice: Although Laval questionnaire was found a proper tool for measuring the quality of life among morbid obese patients, developing an instrument suitable for different societies with varied cultural and social characteristics is suggested because socio-cultural factors can influence the quality of life.
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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 | 0,032 | 0,112 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».