Psychometric performance of the PAncreatic CAncer disease impact (PACADI) score
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVE: Pancreatic Cancer Disease Impact (PACADI) score measures the impact of pancreatic cancer (PC) on important health dimensions, selected by patients. The aim of this single center study was to test the psychometric performance of the Pancreatic Cancer Disease Impact (PACADI) score. METHODS: Patients with suspected pancreatic cancer (PC) completed PACADI, the EuroQol-5D (EQ-5D index) and Edmonton Symptom Assessment System (ESAS) in this longitudinal observational study. Measures were compared across patients with PC (n = 210), other malignant lesions (OML) (n = 109) and non-malignant lesions (NML) (n = 41). Associations, test-retest and internal consistency reliability, longitudinal changes, sensitivity to change and prediction of mortality during the first year were examined in patients with PC. RESULTS: The three measures discriminated between PC and OML. The PACADI score correlated strongly at baseline (n = 199)/after three months (n = 85) with the EQ-5D index and ESAS "sense of well-being" (0.64 and 0.66/0.73 and 0.69, p < 0.001, respectively), showed high test-retest reliability (ICC 0.84) and very good internal consistency reliability (Cronbach's alpha 0.81-0.85) across all visits. Scores improved over time at 3, 6, 9 and 12 months for survivors, and standardized response mean (SRM) for improvement between 2 and 3 months (n = 44) was 0.80 (PACADI), -0.59 (EQ-5D index) and 0.69 (ESAS "sense of well-being"). The PACADI score significantly predicted mortality within the first year (p = 0.02) in contrast to the EQ-5D index and ESAS "sense of well-being". CONCLUSION: This study showed satisfactory psychometric performance of the PACADI score. The results support its use in clinical practice and intervention trials.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».