Comparative responsiveness of the health utilities index and the RAND-12 for multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Outcome measures need to be valid and have good test-retest reliability and responsiveness. We compared the responsiveness of the RAND-12 and the Health Utilities Index-mark III (HUI3) in persons with multiple sclerosis (MS). METHODS: In Spring 2018 and 2019, North American Research Committee on Multiple Sclerosis (NARCOMS) registry participants completed the HUI3, the RAND-12, and reported disability (Patient Determined Disease Steps (PDDS)) and employment status (full-time, part-time, and no). We used changes in PDDS and employment status as anchors. We assessed responsiveness using effect size, standardized response mean, and the responsiveness index. We used relative efficiency (RE) to compare the responsiveness of the health-related quality of life (HRQOL) scores, adjusting for sociodemographic factors. RESULTS: We included 4769 participants in the analysis. They had a mean (standard deviation (SD)) age of 60.9 (10.1) years, and 3826 participants (80.2%) were women. RE was highest for the HUI3 for changes in in disability status (HUI3: 1.0, Physical Component Score-12 (PCS-12): 0.80, and Mental Component Score-12 (MCS-12): 0.41) and for changes in employment status (HUI3: 1.0, PCS-12: 0.70, and MCS-12: 0.17). CONCLUSION: The HUI3 was more responsive to changes in disability and employment status than the PCS-12 or MCS-12. Given the HUI3's other strong psychometric properties, it may be the preferred generic measure of HRQOL in MS.
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 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 | 0,111 | 0,224 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».