Validation of a self‐completed Dystonia Non‐Motor Symptoms Questionnaire
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To develop and validate a novel 14‐item self‐completed questionnaire (in English and German) enquiring about the presence of non‐motor symptoms (NMS) during the past month in patients with craniocervical dystonia in an international multicenter study. Methods The Dystonia Non‐Motor Symptoms Questionnaire (DNMSQuest) covers seven domains including sleep, autonomic symptoms, fatigue, emotional well‐being, stigma, activities of daily living, sensory symptoms. The feasibility and clinimetric attributes were analyzed. Results Data from 194 patients with CD (65.6% female, mean age 58.96 ± 12.17 years, duration of disease 11.95 ± 9.40 years) and 102 age‐ and sex‐matched healthy controls (66.7% female, mean age 55.67 ± 17.62 years) were collected from centres in Germany and the UK. The median total NMS score in CD patients was 5 (interquartile range 3–7), significantly higher than in healthy controls with 1 (interquartile range 0.75–2.25) ( P < 0.001, Mann–Whitney U ‐test). Evidence for intercorrelation and convergent validity is shown by moderate to high correlations of total DNMSQuest score with motor symptom severity (TWSTRS: r s = 0.61), clinical global impression ( r s = 0.40), and health‐related quality of life measures: CDQ‐24 ( r s = 0.74), EQ‐5D index ( r s = −0.59), and scale ( r s = −0.49) (all P < 0.001). Data quality and acceptability was very satisfactory. Interpretation The DNMSQuest, a patient self‐completed questionnaire for NMS assessment in CD patients, appears robust, reproducible, and valid in clinical practice showing a tangible impact of NMS on quality of life in CD. As there is no specific, comprehensive, validated tool to assess the burden of NMS in dystonia, the DNMSQuest can bridge this gap and could easily be integrated into clinical practice.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».