Generation of evidence supporting the content validity of SF-36, FACIT-F, and LupusQoL, and novel patient-reported symptom items for use in patients with systemic lupus erythematosus (SLE) and SLE with lupus nephritis (LN)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: SLE and lupus nephritis (LN) have significant impacts on the health-related quality of life of patients living with the condition, which are important to capture from the patient's perspective using patient-reported outcomes (PROs). The objectives of this study were to evaluate the content validity of PROs commonly used in SLE and LN (36-Item Short Form Health Survey (SF-36), Functional Assessment of Chronic Illness Therapy-Fatigue (FACIT-F) and Lupus Quality of Life (LupusQoL), as well as novel PRO symptom severity items measuring skin rash, joint pain, joint stiffness and swelling of the legs and/or feet, in both populations. METHODS: Qualitative, semi-structured, cognitive interviews were conducted with 48 participants (SLE=28, LN=20). Understanding and relevance of symptom and impact PRO concepts from existing PROs were assessed, alongside novel PRO symptom severity items with different recall periods (24 hours vs 7 days) and response scales (Numerical Rating Scale (NRS) vs Verbal Rating Scale). Interviews were conducted in multiple rounds to allow for modifications to the novel PRO items. Analysis of verbatim interview transcripts was performed. RESULTS: Symptom and impact concepts assessed by the SF-36, FACIT-F, and LupusQoL were well understood by both participants with SLE and LN (≥90.0%), with most considered relevant by over half of the participants asked (≥51.9%). All participants asked (100%) understood the novel PRO symptom severity items, and the majority (≥90.0%) considered the symptoms relevant. Minor modifications to the novel PRO items were made between rounds to improve clarity based on participant feedback. The selected 7-day recall period and NRS in the final iteration of the PRO items were understood and relevant. No differences in interview findings between the SLE and LN samples were identified. CONCLUSIONS: Findings provide evidence of content validity for concepts assessed by the SF-36, FACIT-F, LupusQoL and the novel PRO symptom severity items, supporting use of these PROs to comprehensively assess disease impact in future SLE and LN clinical trials.
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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 | 0,112 | 0,345 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».