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Enregistrement W2911598395 · doi:10.1136/thoraxjnl-2018-211732

Development and first validation of a patient-reported experience measure in chronic obstructive pulmonary disease (PREM-C9)

2019· article· en· W2911598395 sur OpenAlexaff
Matthew Hodson, C Michael Roberts, Sharon Andrew, Laura A. Graham, Paul Jones, Janelle Yorke

Notice bibliographique

RevueThorax · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRasch modelCOPDHospital Anxiety and Depression ScaleAnxietyDepression (economics)Pulmonary diseasePhysical therapyInternal medicineMinimal clinically important differencePopulationRehabilitationFunctional Independence MeasurePsychometricsPsychiatryClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We developed a chronic obstructive pulmonary disease (COPD) patient-reported experience measure (PREM-C9). 174 patients with COPD (86 [49%] with a confirmed diagnosis and 88 [51%] with a self-reported diagnosis of COPD) completed a 38-item list, COPD Assessment Test (CAT) and Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS). Hierarchical and Rasch analysis produced a 9-item list (PREM-C9). It demonstrated fit to the Rasch model (χ² p=0.33) and correlated moderately with CAT (r=0.42), HAD-anxiety (r=0.30) and HAD-depression (r=0.41) (p<0.05). A substudy confirmed its ability to detect change prepulmonary and postpulmonary rehabilitation. The PREM-C9 is a simple, valid measure of experience of patients living with COPD, validated in this study population with mild to very severe disease; it may be a useful measure in research and clinical audits.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,807

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations44
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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