Development and assessment of the Quality of Life in Childhood Epilepsy Questionnaire (QOLCE‐16)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to develop and validate a brief version of the Quality of Life in Childhood Epilepsy Questionnaire (QOLCE). A secondary aim was to compare the results described in previously published studies using the QOLCE-55 with those obtained using the new brief version. METHODS: Data come from 373 children involved in the Health-related Quality of Life in Children with Epilepsy Study, a multicenter prospective cohort study. Item response theory (IRT) methods were used to assess dimensionality and item properties and to guide the selection of items. Replication of results using the brief measure was conducted with multiple regression, multinomial regression, and latent mixture modeling techniques. RESULTS: IRT methods identified a bi-factor graded response model that best fits the data. Thirty-nine items were removed, resulting in a 16-item QOLCE (QOLCE-16) with an equal number of items in all 4 domains of functioning (Cognitive, Emotional, Social, and Physical). Model fit was excellent: Comparative Fit Index = 0.99; Tucker-Lewis Index = 0.99; root mean square error of approximation = 0.052 (90% confidence interval [CI] 0.041-0.064); weighted root mean square = 0.76. Results that were reported previously using the QOLCE-55 and QOLCE-76 were comparable to those generated using the QOLCE-16. SIGNIFICANCE: The QOLCE-16 is a multidimensional measure of health-related quality of life (HRQoL) with good psychometric properties and a short-estimated completion time. It is notable that the items were calibrated using multidimensional IRT methods to create a measure that conforms to conventional definitions of HRQoL. The QOLCE-16 is an appropriate measure for both clinicians and researchers wanting to record HRQoL information in children with epilepsy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».