P.078 Health-related quality of life and fatigue in children with Duchenne muscular dystrophy: A three-year longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Longitudinal data on health-related quality of life (HRQOL) and fatigue in paediatric Duchenne muscular dystrophy (DMD) are limited. Recently, fatigue was reported to be the greatest predictor of poor HRQOL in paediatric DMD. Understanding the trajectory of HRQOL and its relationship with fatigue may facilitate the development of improved therapeutic strategies. Our objective was to describe three-year changes in HRQOL and fatigue in children with DMD. Methods: Patients identified via the Canadian Neuromuscular Disease Registry received mailed questionnaires (2013–2016). HRQOL was assessed using the PedsQL TM GCS and NMM domains, and fatigue was assessed using the MFS domain (patient- and parent-report). Mean three-year change in scores were computed. Pearson correlations were computed between three-year change in HRQOL and fatigue. Results: Mean decline in MFS scores for patient- and parent-reports were 1.03 and 1.19, respectively. Mean decline in GCS scores for patient- and parent-report were 1.75 and 4.13, respectively. Mean change in NMM scores for patient- and parent-report were 0.72 and -8.36, respectively. Change in MFS score was associated with changes in GCS ( r =0.72, p <0.001) and NMM scores ( r =0.84, p <0.001) by patient-report. Conclusions: Children with DMD experience worse fatigue and HRQOL over time. Parents perceive a greater decline in HRQOL over time compared to patients.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,008 |
| 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 ».