Validation of a simple disease-specific, quality-of-life measure for diabetic polyneuropathy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We studied the performance of a 15-item, health-related quality-of-life polyneuropathy scale in the clinic setting in patients with diabetic distal sensorimotor polyneuropathy (DSPN). METHODS: Patients with DSPN from 11 academic sites completed a total of 231 Chronic Acquired Polyneuropathy Patient-Reported Index (CAPPRI) scales during their clinic visits. Conventional and modern psychometric analyses were performed on the completed forms. RESULTS: Conventional and modern analyses generally indicated excellent psychometric properties of the CAPPRI in patients with DSPN. For example, the CAPPRI demonstrated unidimensionality and performed like an interval-level scale. CONCLUSION: Attributes of the CAPPRI for DSPN include ease of use and interpretation; unidimensionality, allowing scores to be summed; adequate coverage of disease severity; and the scale's ability to address relevant life domains. Furthermore, the CAPPRI is free and in the public domain. The CAPPRI may assist the clinician and patient with DSPN in estimating disease-specific quality of life, especially in terms of pain, sleep, psychological well-being, and everyday function. The CAPPRI may be most useful in the everyday clinical setting but merits further study in this setting, as well as the clinical trial setting.
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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 | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».