Translation and validation of the Pancreatic Cancer Disease Impact score for Chinese patients with pancreatic cancer: A methodological and cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
ObjectiveWe aimed to establish and validate the Chinese version of the Pancreatic Cancer Disease Impact (C-PACADI) score for Chinese patients with pancreatic cancer (PC).MethodsThis was a methodological and cross-sectional study. We established the C-PACADI score following Beaton's translation guidelines and then included 209 patients with PC to evaluate C-PACADI's reliability and validity.ResultsThe Cronbach’s alpha coefficient of the C-PACADI score was 0.822. The correlation coefficient between “skin itchiness” score and the total score was 0.224, while the correlation coefficients ranged from 0.515 to 0.688 (P < 0.001) for all the other items. The item content validity index and the scale content validity index, evaluated by eight experts were 0.875 and 0.98, respectively. Regarding concurrent validity, the total score of the C-PACADI score was moderately correlated with the EuroQol-5D (EQ-5D) index and the EQ-5D VAS score (r = −0.738, P < 0.01; r = −0.667, P < 0.01, respectively); the individual-item scores of C-PACADI on pain/discomfort, anxiety, loss of appetite, fatigue, and nausea were strongly associated with the corresponding symptoms of the Edmonton Symptom Assessment System scale (r ranged from 0.879 to 0.916, P < 0.01). The known-group validity was demonstrated by C-PACADI's ability to detect significant symptom differences between groups stratified by treatment modalities (P < 0.05) and health status (P < 0.001).ConclusionsThe C-PACADI score is a suitable disease-specific tool for measuring the prevalence and severity of multiple symptoms in the Chinese population with PC.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».