Identifying dimensions of fatigue in haemodialysis important to patients, caregivers and health professionals: An international survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient-reported outcome measures of fatigue used in research in haemodialysis vary widely in the dimensions assessed; and the importance of these dimensions to patients and health professionals is unknown. This study aimed to identify the most important dimensions of fatigue to assess in patients on haemodialysis participating in trials. METHODS: In an international survey, patients/caregivers and health professionals rated the absolute and relative importance of content and measurement dimensions to include in a core outcome measure of fatigue. A 9-point Likert scale (7-9 indicating critical importance) was used to assess absolute importance and best-worst scale was used to assess importance of each dimension compared to others. RESULTS: In total, 169 patients/caregivers and 336 health professionals from 60 countries completed the survey. Both groups (patients/caregivers and health professionals) rated life participation (7.55), tiredness (7.40), level of energy (7.37), ability to think clearly (7.15), post-dialysis fatigue (7.13), motivation (7.03) and ability to concentrate (7.03) as critically important (mean Likert score greater than 7) content dimensions to include in a core outcome measure. Compared to patients and caregivers, health professionals rated post-dialysis fatigue, memory and verbal abilities more highly. Based on the relative importance scores, life participation was ranked most highly above all content dimensions. Severity was rated and ranked the most important measurement dimension by all stakeholders. CONCLUSION: A core outcome measure of fatigue should assess impact of fatigue on life participation, tiredness and level of energy, using a severity scale. A consistent and valid measurement of fatigue will improve the value of trials in supporting decision-making based on this important outcome.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».