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Enregistrement W4390969855 · doi:10.48107/cmj.2023.09.005

Comparing the Quality of Life of Patients and their Family Members with Dermatological and other Chronic Conditions, in The Bahamas

2024· article· en· W4390969855 sur OpenAlexaff
Chanta’l Clare-Kleinbussink, Flóra Kiss, M Frankson, A.Y. Finlay, Jui Vyas

Notice bibliographique

RevueCaribbean Medical Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesUCB PharmaCardiff UniversityL'Oreal USAAmgen
Mots-clésDermatology Life Quality IndexQuality of life (healthcare)MedicineDermatological diseasesCross-sectional studyAtopic dermatitisGerontologyPediatricsDermatologyDiseaseInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background & Objectives: Impact of dermatological and other chronic conditions not only affects the quality of life (QoL) of patients but also that of their family members. This pilot study aimed to compare the QoL impact of dermatological and other chronic conditions on patients with the QoL impact on their family members. Methods: A cross-sectional study using validated QoL questionnaires was conducted. In the dermatological group, patients (>17 years) completed the Dermatology Life Quality Index (DLQI) questionnaire, while children (4-16 years) completed the Children’s Dermatology Life Quality Index (CDLQI) questionnaire. Family members (>18 years) completed both Family Reported Outcome Measure (FROM-16) and Family Dermatology Life Quality Index (FDLQI) questionnaires. In the other chronic conditions group, patients (>17 years) completed the World Health Organization Quality of Life -BREF (WHOQoL-BREF) questionnaire and children (4-17 years) completed The Revised Children’s Quality of Life Questionnaire (KINDL-r: Kiddy KINDL, Kid KINDL and Kiddo KINDL). Family members completed the FROM-16 questionnaire. Data were analysed using IBM SPSS™ statistical software. Results: Forty-four participants completed the study. In the dermatological group (n=26), there was a weak negative correlation between DLQI and FDLQI scores (r= –0.23, p=0.55) not between DLQI and FROM-16 (r = –0.04, p=0.92). There was a very strong positive relationship between both CDLQI and FDLQI (r=0.83, p=0.17) and CDLQI and FROM-16 (r=0.82, p=0.18). Although not statistically significant, there may be a correlation between the FROM-16 and FDLQI scores for family members of dermatology patients. In the chronic conditions group (n=18) the mean score of WHOQoL-BREF was 90.5 (SD=13) with a significant negative inverse relationship to FROM-16 (r= –1.000, p=<0.001). The KINDL-r scores (mean=66, SD =11) showed no significant correlation (r= –0.24, p=0.61) with FROM-16 scores (mean=9.6, SD=3.7). Conclusion: The impact of a patient’s dermatological or other chronic condition can not only negatively affect the patient’s QoL but also the QoL of their family members.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,241
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,160 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2024
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