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Enregistrement W4312195037 · doi:10.3390/jpm12122080

Development of a Prototype for a Bilingual Patient-Reported Outcome Measure of the Important Health Aspects of Quality of Life in People Living with HIV: The Preference Based HIV Index (PB-HIV)

2022· article· en· W4312195037 sur OpenAlexafffundabout
Kedar Mate, Bertrand Lebouché, Marie‐Josée Brouillette, Lesley K. Fellows, Nancy E. Mayo

Notice bibliographique

RevueJournal of Personalized Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and HospitalMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésRasch modelPreferenceMedicineQuality of life (healthcare)Index (typography)CohortLogistic regressionHuman immunodeficiency virus (HIV)GerontologyClinical psychologyPhysical therapyStatisticsFamily medicineComputer scienceMathematicsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

(1) Background: The aim of this project was to develop a short, HIV-specific, health-related quality of life measure with a scoring system based on patient preferences for the different dimensions of the Preference-Based HIV Index (PB-HIV). (2) Methods: This study is a cross-sectional analysis of data from the Canadian Positive Brain Health Now cohort (n = 854; mean age 53 years). Items from the standardized measures were mapped to the areas from the Patient-Generated Index and formed the domains. A Rasch analysis was used to identify the best performing item to represent each dimension. Each item was then regressed on self-rated health (scored 0 to 100) and the regression parameters were used as scaling weights to form an index score for the prototype measure. (3) Results: Seven independent dimensions with three declarative statements ordered as response options formed the PB-HIV Index (pain, fatigue, memory/concentration, sleep, physical appearance/body image, depression, motivation). Regression parameters from a multivariable model yielded a measure with a scoring range from 0 (worst health) to 100 (perfect health). (4) Conclusions: Preference-based measures are optimal, as the total score reflects gains in some dimensions balanced against losses in others. The PB-HIV Index is the first HIV-specific preference-based measure.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,113
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,266 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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