Assessing Treatment Effects Using Quality of Life Questionnaires in Pregnant Women with Iron Deficiency Anaemia [26H]
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: There is considerable overlap between symptoms related to iron deficiency anaemia (IDA) and a normally advancing gestation, posing challenges to the use of quality of life (QoL) tools to measure treatment effects. Our aim was to determine how best to use two existing QoL tools; short-form 36 (SF36) – a general questionnaire covering eight domains and the multidimensional fatigue symptom inventory: short form (MFSI-SF) – a fatigue-specific questionnaire to assess treatment effect in pregnant women with IDA. METHODS: We recruited consecutive women with IDA attending the Obstetric Day Unit at Mount Sinai Hospital, Toronto, for intravenous iron infusions over six months. Consenting participants completed SF36 and MFSI-SF questionnaires at each visit and upon completion of treatment. Scores for the entire questionnaire and individual domains were summed and plotted graphically over time. RESULTS: 29 women consented and completed at least one SF36 and MFSI-SF questionnaire, while 24 completed two, 12 completed three and four women completed four. The mean maternal age was 34 (24-46) years and the mean gestational age 29 (25-38) weeks. These women represented different ethnic groups and socio-economic strata. Although there was no consistent pattern in scores for 6/8 SF36 domains, there was a significant improvement between visits in the energy/fatigue (37.6 vs 42.8, p=0.044), and emotional wellness (62.7 vs 77.3, p<0.001) domains and in MFSI-SF scores (17.1 vs 12.2, p=0.025). CONCLUSION: When assessing treatment effects in pregnant women with IDA, consideration should be given to using QoL tools specifically designed to measure fatigue, such as MFSI-SF or the energy/fatigue domain in SF36.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».