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Enregistrement W4234010690 · doi:10.21203/rs.3.rs-23548/v1

A translation and preliminary validation of the Dutch Wound-QoL questionnaire

2020· preprint· en· W4234010690 sur OpenAlexaff
Stella Felicia Amesz, Toni Maria Klein, A.M. Meulendijks, Tuong‐Vi Nguyen, Christine Blome, Petrie Roobol, Catherine van Montfrans

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetic Foot Ulcer Assessment and Management
Établissements canadiensGuenther Dermatology Research Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranslation (biology)PsychologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Chronic wounds have a major impact on patients’ health-related quality of life (HRQoL). Therefore, measuring HRQoL is an indispensable part of the treatment of patients with chronic wounds.Objectives To translate and validate the Wound-QoL, a wound-specific HRQoL questionnaire, in a Dutch population.Methods The Wound-QoL was translated into Dutch according to the international standards. Patients with chronic wounds were asked to complete questionnaires at baseline (T0) and after 6 weeks (T1), including Wound-QoL, EQ-5D-3L (a generic questionnaire to measure HRQoL) and a visual analogue scale (VAS) measuring wound pain. If patients were not able to complete the questionnaire by themselves, it was read out to them by a nurse. Further data were obtained from medical records.Results Of the 120 patients included, 64 (53.3%) completed the questionnaire by themselves. To 55 patients (45.8%), the questionnaire was read out. The internal consistency of the Wound-QoL global score was high at both time points (T0: Cronbach’s α = 0.89, T1: Cronbach’s α = 0.92). The item selectivity for global score ranged from r = 0.25 to r = 0.77 at T0 and from r = 0.40 to r = 0.79 at T1. Overall, the self-completion and read-out subgroups showed similar internal consistency and item selectivity scores. With regard to convergent validity, significant correlations were found between Wound-QoL and EQ-5D-3L (T0: r=-0.45, p < 0.001, T1: r=-0.50, p < 0.001) as well as between Wound-QoL and pain VAS (T0: r = 0.23, p = 0.012, T1: r = 0.37, p = 0.001) at both time points. Responsiveness analyses showed significant correlations between changes in Wound-QoL and changes in EQ-5D-3L (r=-0.37, p < 0.001), pain VAS (r = 0.24, p = 0.044) and wound size (r = 0.24, p = 0.013). The self-completion and read-out subgroups showed differences in convergent validity and responsiveness.Conclusions The results indicate that the Dutch version of the Wound-QoL has positive psychometric properties. However, more research is needed to further explore the differences between self-completed and read-out questionnaires.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,315 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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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