Preference-based Glaucoma-specific Health-related Quality of Life Instrument: Development of the Health Utility for Glaucoma
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To develop a descriptive system for a glaucoma-specific preference-based health-related quality of life (HRQoL) instrument: the Health Utility for Glaucoma (HUG-5). METHODS: The descriptive system was developed in 2 stages: item identification and item selection. A systematic literature review of HRQoL assessment of glaucoma was conducted using a comprehensive search strategy. Purposeful sampling was used to recruit patients with different clinical characteristics. Relevant items were presented to glaucoma patients through face-to-face, semistructured interviews. Framework methodology was applied to analyze interview content. The recurring themes identified through an iterative content analysis represented topics of most importance and relevance to patients. These themes formed the domains of the HUG-5 descriptive system. Three versions of the descriptive system, differing in explanatory detail, were pilot tested using a focus group. RESULTS: The literature review identified 19 articles which contained 266 items. These items were included for the full-text review and were used to develop an interview guide. From 12 patient interviews, 22 themes were identified and grouped into 5 domains that informed the 5 questions of the descriptive system. The HUG-5 measures visual discomfort, mobility, daily life activities, emotional well-being, and social activities. Each question has 5 response levels that range from "no problem" to "severe problem." The focus group comprised 7 additional patients unanimously preferred the version that contained detailed, specific examples to support each question. CONCLUSIONS: A 5-domain descriptive system of a glaucoma-specific preference-based instrument, the HUG-5, was developed and remains to be evaluated for validity and reliability in the glaucoma patient population.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».