Content validation of a daily patient-reported outcome measure for assessing symptoms in patients with Small Intestinal Bacterial Overgrowth
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of this study was to generate evidence supporting the development and content validity of a new PRO instrument, the Small Intestinal Bacterial Overgrowth (SIBO) Symptom Measure (SSM) daily diary. The SSM assesses symptom severity in SIBO patients, with the ultimate goal of providing a fit for purpose PRO for endpoint measurement. METHODS: Qualitative research included 35 SIBO patients in three study stages, using a hybrid concept elicitation (CE)/cognitive interview (CI) method with US patients, ≥ 18 years. Stage 1 included a literature review, clinician interviews, and initial CE interviews with SIBO patients to identify symptoms important to patients for inclusion in the SSM. Stage 2 included hybrid CE/CI to learn more about patients' SIBO experience and test the draft SSM. Finally, stage 3 used CIs to refine the instrument and test its content validity. RESULTS: In stage 1 (n = 8), 15 relevant concepts were identified, with items drafted based on the literature review/clinician interviews and elicitation work. Within stage 2 (n = 15), the SSM was refined to include 11 items; with wording revised for three items. Stage 3 (n = 12) confirmed the comprehensiveness of the SSM, as well as appropriateness of the item wording, recall period, and response scale. The resulting 11-item SSM assesses the severity of bloating, abdominal distention, abdominal discomfort, abdominal pain, flatulence, physical tiredness, nausea, diarrhea, constipation, appetite loss, and belching. CONCLUSIONS: This study provides evidence supporting the content validity of the new PRO. Comprehensive patient input ensures that the SSM is a well-defined measure of SIBO, ready for psychometric validation studies.
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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 | 0,059 | 0,155 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».