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Enregistrement W4310962694 · doi:10.1093/asj/sjac311

Validation of the Dutch Version of the BODY-Q Measuring Appearance, Health-Related Quality of Life, and Experience of Healthcare in Patients Undergoing Bariatric and Body Contouring Surgery

2022· article· en· W4310962694 sur OpenAlexafffund
Claire E. E. de Vries, Elena Tsangaris, Dennis J. S. Makarawung, Aebele B. Mink van der Molen, Ruben N. van Veen, Maarten M. Hoogbergen, Andrea L. Pusic, Caroline B. Terwee, Stefan Cano, Anne F. Klassen

Notice bibliographique

RevueAesthetic Surgery Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBody Contouring and Surgery
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchPlastic Surgery Foundation
Mots-clésRasch modelDifferential item functioningMedicineBody contouringBody mass indexQuality of life (healthcare)Reliability (semiconductor)Minimal clinically important differencePhysical therapyConstruct validityHealth careItem response theoryContouringPatient-reported outcomePsychometricsSurgeryClinical psychologyStatisticsWeight lossObesityInternal medicineRandomized controlled trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The BODY-Q is a patient-reported outcome measure developed for use in bariatric and body contouring surgery. OBJECTIVES: The objective of this study was to examine the validity and reliability of the Dutch version of the BODY-Q. METHODS: The BODY-Q consists of 163 items in 21 independently functioning scales that measure appearance, health-related quality of life, and experience of care. The data used to validate the Dutch BODY-Q were provided by 2 prospective multicenter cohort studies across 3 hospitals in the Netherlands. The BODY-Q was administered before and after surgery at 3 or 4 months and 12 months. Rasch measurement theory (RMT) analysis was used to evaluate the BODY-Q for targeting, category threshold order, Rasch model fit, Person Separation Index, and differential item functioning by language (original English data vs Dutch data). RESULTS: Data were collected between January 2016 and May 2019. The study included 876 participants, who provided 1614 assessments. Validity was supported by 3 RMT findings: most scales showed good targeting, 160 out of 163 items (98.2%) evidenced ordered thresholds, and 142 out of 163 items (87.1%) fitted the RMT model. Reliability was high with Person Separation Index values >0.70 for 19 out of 21 scales. There was negligible influence of differential item functioning by language on person item locations and the scale scoring. CONCLUSIONS: This study provides evidence for the reliability and validity of the Dutch BODY-Q for use in bariatric and body contouring patients in the Netherlands. The Dutch BODY-Q can be used in (inter)national research and clinical practice.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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