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Enregistrement W2907369756 · doi:10.1136/lupus-2018-lsm.57

CS-22 Confirmatory factor analysis of the patient-reported perceived deficits questionnaire in systemic lupus erythematous: cautions for use of subscales

2018· article· en· W2907369756 sur OpenAlexaff
Lisa Engel, Jiandong Su, Emily Nalder, Yael Goverover, Monique A. M. Gignac, Maria Carmela Tartaglia, Nicole Anderson, Zahi Touma

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensInstitute for Work & HealthUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineConfirmatory factor analysisSystemic lupus erythematosusCohortQuality of life (healthcare)Descriptive statisticsPhysical therapyAffect (linguistics)RheumatologyInternal medicineDiseaseStructural equation modeling

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Approximately 38% of adults living with Systemic Lupus Erythematosus (SLE) experience cognitive impairment (CI) that can detrimentally affect employment, disease self-management, and quality of life. Identifying those with SLE related CI is critical, but is difficult to do in busy and resource-limited clinics. The patient-reported 20-item Perceived Deficits Questionnaire (PDQ-20), used to screen for SLE related CI, could be less time and cost-burdensome than other objective instruments. However, there is a dearth of published measurement property evidence for using the PDQ-20 with SLE patients. In adults with Multiple Sclerosis the PDQ-20 is purported to have four factors (subscales): attention/concentration, retrospective memory, prospective memory, and planning/organization. This structure has not been examined in adults with SLE. The purpose of this study is to examine the factor structure and the internal consistency of the PDQ-20 in an SLE cohort. Methods Consecutive SLE patients aged 18–65 years were recruited from a single rheumatology center between July 2016 and March 2018. Patients completed the PDQ-20. Analyses included socio-demographic descriptive analyses and confirmatory factor analyses (CFA) of the purported PDQ-20 four-factor structure. Sample size calculations indicated that a cohort of n=177 was sufficient to perform the CFA (power=0.99). Analysis was completed on returned baseline PDQ-20 data using SAS® software. Results Patient demographics are presented in table 1. There was no missing PDQ-20 data. CFA model fitting was adequate (standardized root mean square residual=0.05; root mean square error of approximation=0.10; Bentler comparative fit index=0.90). All factor loadings were statistically significant (factor loading range 0.55–0.88; all t-value >9.82). All factors highly correlated with each other (correlation range: 0.87–0.97; all p<0.01). Lagrange Multiplier (LM) tests indicated that multiple alternate item-factor pathways could improve the four-factor model (ten largest significant LM statistics range from 7.92–20.78; new possible pathways for 7 items to other factors). Item 19 (‘forget to take medication’) had low reliability to its purported factor (‘prospective memory’; R2=0.30). The internal consistency (Cronbach’s alpha) for the four factors ranged from 0.82 to 0.91. Conclusions The CFA analyses indicate that while the fit of the four-factor model for the PDQ fits, the model could be improved. Particularly concerning is the different factor-pathways for seven items, item 19’s current low item-factor reliability, and the increased correlations between factors. In adult SLE patients, researchers and clinicians should be cautious in interpreting PDQ-20 results using the current four factors (subscales). Further validity analyses, including exploratory factor analyses, are needed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,069
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,112
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,363

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0690,112
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,252 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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