Quality of Life Measures in Aortic Stenosis Research: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Elderly patients with aortic stenosis (AS) not only have a reduced life expectancy but also a reduced quality of life (QoL). The benefits of an AS intervention may be considered a balance between a good QoL and a reasonably extended life. However, the different questionnaires being used to determine the QoL were generally not developed for the specific situation of patients with AS and come with strengths and considerable weaknesses. The objective of this article was to provide an overview of the available QoL instruments in AS research, describe their strengths and weaknesses, and provide our assessment of the utility of the available scoring instruments for QoL measurements in AS. SUMMARY: We identified and reviewed the following instruments that are used in AS research: Short Form Health Survey (SF-36/SF-12), EuroQol-5D (EQ-5D), the Illness Intrusiveness Rating Scale (IIRS), the HeartQoL, the Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire (KCCQ), the Minnesota Living with Heart Failure Questionnaire (MLHF), the MacNew Questionnaire, and the Toronto Aortic Stenosis Quality of Life Questionnaire (TASQ). KEY MESSAGES: There is no standardized assessment of QoL in patients with AS. Many different questionnaires are being used, but they are rarely specific for AS. There is a need for AS-specific research into the QoL of patients as life prolongation may compete for an improved QoL in this elderly patient group.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».