Fatigue numeric rating scale validity, discrimination and responder definition in patients with psoriatic arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study assessed the psychometric properties of the fatigue numeric rating scale (NRS) and sought to establish values for clinically meaningful change (responder definition). METHODS: Using disease-specific clinician-reported and patient-reported data from two randomised clinical trials of patients with psoriatic arthritis (PsA), the fatigue NRS was evaluated for test-retest reliability, construct validity and responsiveness. A responder definition was also explored using anchor-based and distribution-based methods. RESULTS: Test-retest reliability analyses supported the reproducibility of the fatigue NRS in patients with PsA (intraclass correlation coefficient=0.829). Mean (SD) values at baseline and week 2 were 5.7 (2.2) and 5.7 (2.4), respectively. Supporting construct validity of the fatigue NRS, moderate-to-large correlations with other assessments measuring similar concepts as measured by Sackett's conventions were demonstrated. Fatigue severity was reduced when the underlying disease activity was improved and reductions remained consistent at week 12 and 24. A 3-point improvement was identified as being optimal for demonstrating a level of clinically meaningful improvement in fatigue NRS after 12-24 weeks of treatment. CONCLUSIONS: Fatigue NRS is a valid and responsive patient-reported outcome instrument for use in patients with PsA. The established psychometric properties from this study support the use of fatigue NRS in clinical trials and in routine clinical practice. Robust validation of reliability for use in routine clinical practice in treating patients with active PsA in less active disease states and other more diverse ethnic groups is needed.
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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 | 0,040 | 0,105 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».