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Enregistrement W3097608653 · doi:10.1182/blood-2020-134545

Validation Study of the Heavy Menstrual Bleeding Questionnaire in Adolescents

2020· article· en· W3097608653 sur OpenAlexaffabout
Meghan Pike, Ashley Chopek, Nancy L. Young, Koyo Usuba, Mark Belletrutti, Robyn McLaughlin, Nancy Van Eyk, Amanda Bouchard, Kristen A. Matteson, Victoria Price

Notice bibliographique

RevueBlood · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMenstrual Health and Disorders
Établissements canadiensUniversity of AlbertaCancerCare ManitobaHospital for Sick ChildrenIzaak Walton Killam Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)Menstrual bleedingMenstrual cycleInformed consentPediatricsGynecologyInternal medicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Heavy menstrual bleeding (HMB) is a common problem among adolescent girls that affects many aspects of their lives. Estimating the effect of HMB on health-related quality of life (HRQoL) is important but challenging, as there is no instrument that measures menstrual bleeding-specific HRQoL for girls ages < 18 years. Aim To develop and assess the psychometric properties of a menstrual bleeding-specific HRQoL tool adapted for use by girls with HMB aged < 18 years. Methods HMB was defined using a pictorial bleeding assessment chart (PBAC) score >100 and/or hemoglobin >2 SD below age appropriate means. Phase 1 utilized a focus group of girls with HMB to review items of the Menstrual Bleeding Questionnaire (MBQ), validated for use in women ages ≥ 18 years, to generate new items and develop the Adolescent MBQ (aMBQ). In phase 2, participants were divided in two groups: those with and those without HMB. Each participant completed 3 questionnaires (aMBQ, Pediatric Quality of Life core module [PedsQL] and PBAC) at 2 time points. Validity of the aMBQ was measured by Spearman's correlation with the PedsQL. Reliability was calculated using an intra-class correlation (ICC) random effect model in those without HMB who repeated the 3 questionnaires within 30-60 days from baseline. Receiver Operating Characteristic (ROC) curve analysis assessed the ability of the aMBQ to distinguish between participants with and without HMB. Ethics approval and informed consent were obtained prior to participation. Results Phase 1 included 5 girls with previously diagnosed HMB. The MBQ was revised to be appropriate for adolescents by substituting 4 words/phrases that altered 8 of 20 questions (Table 1). With the addition of one new question, a 21-item aMBQ was developed with a score range of 0-77, with 77 representing the worst HRQoL. Phase 2 included 73 participants: 19 with HMB and 56 without HMB. Mean age of participants was 14.7 years (range 11-17 years). The validity of the aMBQ was confirmed by a moderate correlation with PedsQL (rho=-0.61). Test-retest reliability was substantial (ICC=0.71, p=0.03). An aMBQ score of >30 identified those with HMB with excellent discrimination (AUC=0.826, sensitivity 71.4%, specificity 88.0%). Conclusion The aMBQ is a valid and reliable measurement tool to assess HRQoL in adolescents with HMB that is easily implemented in the office setting. Furthermore, it may assist clinicians in identifying those with HMB and aid in the evaluation of treatment effectiveness both in clinical practice and research. Disclosures Belletrutti: Takeda Canada: Consultancy, Membership on an entity's Board of Directors or advisory committees, Research Funding; Novo Nordisk Canada: Membership on an entity's Board of Directors or advisory committees; Bayer Canada: Membership on an entity's Board of Directors or advisory committees; Roche Canada: Consultancy, Membership on an entity's Board of Directors or advisory committees; CSL Behring: Membership on an entity's Board of Directors or advisory committees. Matteson:ABOG: Honoraria, Other: Received stipend for being an oral boards examiner.; Myovant: Membership on an entity's Board of Directors or advisory committees; Bayer Ensure: Other: Co-Investigator for longitudinal research study and clinical trial. All funds go to site of research, Research Funding.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,170

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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