Development of an Item Bank for a Health-Related Quality of Life Measure in Spondyloarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Health-related quality of life (HRQOL) is an important aspect in the management of chronic diseases such as spondyloarthritis (SpA). A promising approach to reduce respondent burden when measuring HRQOL is the use of shorter patient-reported outcome measures (PROMs) delivered using computerized adaptive tests (CATs). However, the lack of an item bank that covers the entire continuum of the HRQOL domain impedes the development of CATs to measure HRQOL among patients with SpA. We aimed to develop an item bank for an HRQOL measure among patients with SpA based on the items from existing validated PROMs. METHODS: This study is guided by the Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analysis (PRISMA) and Patient Reported Outcomes Measurement Information System (PROMIS) standards. Relevant articles were retrieved from PubMed, Embase, and PsycINFO (Ovid) databases. Items from existing PROMs were binned and winnowed according to the facets of HRQOL in the World Health Organization (WHO) quality of life framework. RESULTS: We identified 147 relevant articles, from which written permission was obtained for including 31 PROMs into the item bank. PROMs contained 1039 items, which underwent binning and winnowing. This resulted in 968 items covering 23 domains of HRQOL in the WHO framework, with the number of items within each domain ranging from 1 to 453. CONCLUSION: We created an item bank to measure HRQOL among patients with SpA using items from validated PROMs. This set can provide the foundation for the development of CATs to measure HRQOL among patients with SpA.
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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 | 0,057 | 0,109 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».