Development and validation of a patient-centered, meningioma-specific quality-of-life questionnaire
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Meningiomas can have significant impact on health-related quality of life (HRQOL). Patient-centered, disease-specific instruments for assessing HRQOL in these patients are lacking. To this end, the authors sought to develop and validate a meningioma-specific HRQOL questionnaire through a standardized, patient-centered questionnaire development methodology. METHODS: The development of the questionnaire involved three main phases: item generation, item reduction, and validation. Item generation consisted of semistructured interviews with patients (n = 30), informal caregivers (n = 12), and healthcare providers (n = 8) to create a preliminary list of items. Item reduction with 60 patients was guided by the clinical impact method, multiple correspondence analysis, and hierarchical cluster analysis. The validation phase involved 162 patients and collected evidence on extreme-groups validity; concurrent validity with the SF-36, FACT-Br, and EQ-5D; and test-retest reliability. The questionnaire takes on average 11 minutes to complete. RESULTS: The meningioma-specific quality-of-life questionnaire (MQOL) consists of 70 items representing 9 domains. Cronbach's alpha for each domain ranged from 0.61 to 0.91. Concurrent validity testing demonstrated construct validity, while extreme-groups testing (p = 1.45E-11) confirmed the MQOL's ability to distinguish between different groups of patients. CONCLUSIONS: The MQOL is a validated, reliable, and feasible questionnaire designed specifically for evaluating QOL in meningioma patients. This disease-specific questionnaire will be fundamentally helpful in better understanding and capturing HRQOL in the meningioma patient population and can be used in both clinical and research settings.
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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 | 0,013 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».