Optimisation of Scores Generated by an Online Feline Health–Related Quality of Life (HRQL) Instrument to Assist the Veterinary User Interpret Its Results
Notice bibliographique
Résumé
Using methodology previously described for the dog health-related quality of life (HRQL) tool (VetMetrica™), the aim was to optimize the scores profile of a comparable feline online HRQL instrument for monitoring HRQL in cats, to assist in its interpretation. Measuring HRQL helps quantify the impact of disease and its treatment on well-being, aids clinical decision making and provides information in clinical trials. In Study 1, using data collected from previous studies, scores generated for three domains of HRQL (Vitality, Comfort, Emotional Well-being) in healthy cats were normalized using standard statistical techniques of logit transformation and T -scores, such that the average healthy cat has a score of 50 in all three HRQL domains. Using normalized scores from healthy and sick cats, a threshold score of 44.8 was determined, above which 70% of healthy cats should score. Study 2 determined the Minimal Important Difference (MID) in normalized score that constituted a clinically significant improvement in each domain. Three methods were tested in order to determine the MID, with the final choice made based on statistical and clinical considerations. Thresholds of 5, 7.5, and 5 were chosen for the three HRQL domains representing Vitality, Comfort and Emotional Well-being, respectively. This study makes available a means of displaying HRQL scores from an online application in an easily interpretable manner and quantifies a clinically meaningful improvement in score. To illustrate the practical application of these developments, three case examples are presented. Example 1 illustrates the raw and normalized scores for a group of overweight cats enrolled in a Feline Weight Management Programme. Example 2 shows three groups of osteoarthritic cats, each with different severity of disease. The third is an elderly, un-well cat whose HRQL was recorded over time, specifically to facilitate end of life discussion between owner and veterinary clinician.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».