Do Rural Residents in China Understand EQ-5D-5L as Intended? Evidence From a Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The 5-level EQ-5D (EQ-5D-5L) has been increasingly used in China to measure the health status of the general population and patients. However, its content validity among rural residents in China has not been formally evaluated. This qualitative study aims to assess the content validity of EQ-5D-5L among rural Chinese. METHODS: Participants were recruited from four regions (North, South, East and West) across China. Eligible participants were those living in the rural area in last three years and making a living by agricultural operations. Semi-structured interviews were conducted. Interview transcripts were analysed to assess the comprehensibility, relevance, clarity and comprehensiveness. RESULTS: Sixty-two participants were included, comparable to the national figures regarding age, sex and education. For comprehensibility, participants could understand the 'mobility', 'self-care' and 'usual activities' domains well, but some reported confusions in 'pain/discomfort' (n = 42) and 'anxiety/depression' (n = 35). Some also reported difficulties in understanding anxiety (n = 6) and depression (n = 9), possibly due to the formal wording used. For relevance, all domains were reported as health-related and participants' responses were based on their own health. For clarity, all could distinguish the five levels, but suggestions on reducing response levels and alternative wording for 'slight' were raised. For comprehensiveness, two aspects (fatigue/energy and appetite) were raised beyond the EQ-5D-5L domains. The 'mobility' domain was selected as the most important and 'anxiety/depression' as the least important. CONCLUSION: Rural Chinese reported problems on the content validity of Chinese EQ-5D-5L. It might be sensible to consider some revisions to make it more understandable for rural residents.
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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 | 0,016 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,007 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».