Validation of an Individualized Measure of Quality of Life, Patient Generated Index, for Use with People with Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. Parkinson’s disease (PD) affects all aspects of an individual’s life and is heterogeneous across people and time. The Patient Generated Index (PGI) is an individualized measure of quality of life (QOL) that allows patients to identify the areas of life that are important to them. Although the PGI has immense potential for use in clinical and research settings, its validity has not been assessed in PD. The purpose of this study is to estimate how well areas of QOL that patients with PD nominate on the PGI agree with ratings obtained from standard outcome measures. Methods. Patients with PD completed the PGI and various standard patient-reported outcome (PRO) measures. The PGI and standard PRO measures were compared at the total score, domain, and item levels. Pearson’s correlations and independent t-tests were used, as well as positive and negative predictive values. Results. The sample (n = 76) had a mean age of 69 (standard deviation 9) and were predominantly men (59%). The PGI was moderately correlated (r = −0.35) with the standardized disease-specific QOL measure Parkinson’s Disease Questionnaire (PDQ-8). Within one severity rating, agreement between the PGI and different standard outcome measures ranged from 85 to 100% for walking, 69 to 100% for fatigue, 38 to 75% for depression, and 20 to 80% for memory/concentration. Conclusion. This study demonstrates that nominated areas of QOL on the PGI provide comparable results to standard PRO measures, and provides evidence in support of the validity of this individualized measure in PD.
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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 | 0,007 | 0,017 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».