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Enregistrement W2883091022 · doi:10.1177/1367493518787319

Quality of life evaluation in patients with mucopolysaccharidosis using PedsQL

2018· article· en· W2883091022 sur OpenAlexaff
Marcos Almeida Matos, Fábio Ferri-de-Barros, Roberto Guarniero

Notice bibliographique

RevueJournal of Child Health Care · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLysosomal Storage Disorders Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCronbach's alphaQuality of life (healthcare)MedicinePsychosocialInternal consistencyPhysical therapyReliability (semiconductor)Clinical psychologyPsychometricsPsychiatryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mucopolysaccharidosis (MPS) is a rare and neglected disorder. Only a few studies to date have focused on humanistic impacts of the disease, particularly health-related quality of life (HRQOL). The objective of our research is to (1) evaluate HRQOL in Brazilian patients with MPS and (2) assess the validity of the PedsQL 4.0 Generic Core Scales (PedsQL) in this specific disease. We performed an analytical cross-sectional study using the Brazilian Portuguese version of the PedsQL in 22 patients with MPS between the ages of 8 and 21. With regard to assessing the validity of the PedsQL for MPS, we evaluated internal consistency using Cronbach's α coefficient and reliability using the Spearman-Brown estimate of agreement. The mean HRQOL score in our sample was 63.6 points. The worst score was obtained in the Psychosocial domain (61.9) on account of interference with school (56.1), while the Physical Health domain had the highest score (67.6). The total PedsQL internal consistency was .764 points. The Physical Health domain obtained the highest internal consistency (.914), whereas the Psychosocial Health domain obtained the lowest one (.754). MPS was demonstrated to decrease HRQOL, and PedsQL seems to be a valid instrument to perform this kind of analysis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,321

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,360 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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