Needs evaluation questionnaire for liver disease: a novel assessment of unmet needs in patients with chronic liver disease
Notice bibliographique
Résumé
Patients with chronic liver disease face debilitating complications in their daily living and constantly report several types of unmet needs, but there is a paucity of validated questionnaires to assess these needs. In this study, we present the development of the Needs Evaluation Questionnaire for Liver Diseases (NEQ-LD) for the assessment of unmet needs in patients with chronic liver disease. Two hundred eighty-six outpatients with chronic liver diseases from a single tertiary referral center completed the NEQ-LD and related validity measures. Item response theory analyses were performed and demonstrated the strong psychometric properties of the questionnaire. Differential item functioning analyses showed that the scale functions equally across groups differing for age, sex, and presence of cirrhosis, suggesting the large applicability of the NEQ-LD for the assessment of unmet needs and between-group comparisons. Criterion validity measures provided evidence that unmet needs were positively associated with measures of depression and anxiety and negatively associated with measures of subjective well-being and physical and mental health. Unmet needs were expressed by a high percentage of patients, especially in the areas of information and dialogue with clinicians. One third of the sample reported material needs. Most of the items describing unmet needs were reported more frequently by patients with cirrhosis. Conclusion: We developed a reliable, valid, and largely employable instrument that can promote patient-centered care and facilitate support services in Hepatology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».