Quality of life measures in pediatric multiple sclerosis: a systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To identify generic measures used to measure quality of life (QoL) in pediatric multiple sclerosis research, estimate an overall score of children and adolescents with pediatric multiple sclerosis, and compare the scores to scores of typically developing children and adolescents. METHOD: A systematic search was conducted on four databases. All studies were included if: the sample was children with pediatric demyelinating disorders; self-reported QoL/health-related quality of life (HRQoL) measures or results were reported; and the mean age of the sample was below 21 years. Quality of the included articles was appraised using the Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE) checklist and the Mixed Methods Appraisal Tool checklist. A meta-analysis was also conducted. RESULTS: A total of 12 full-text articles were included. Content analysis showed that many components of QoL were not included in the measures. Seven studies were included in the meta-analysis. The meta-analyzed score was 75.7 (95% confidence interval 71.2-80.3) with a pooled standard deviation of 16.6. Scores of typically developing children and children with pediatric multiple sclerosis were similar. INTERPRETATION: Most measures assessed HRQoL and not QoL. Development of a condition-specific measure of QoL for children and adolescents with pediatric multiple sclerosis would make an important contribution to the field. What this paper adds Health-related quality of life (HRQoL) measures were used to measure quality of life in pediatric multiple sclerosis. HRQoL scores in pediatric multiple sclerosis were similar to typically developing children and adolescents.
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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 | 0,015 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».