Cross-Sectional Quantitative Evaluation of a Novel Patient-Reported Outcome Measure in Familial Chylomicronemia Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Background: Familial chylomicronemia syndrome (FCS) is a rare metabolic disorder that impacts physical, emotional, social, and cognitive functioning. The FCS-Symptom and Impact Scale (FCS-SIS) patient-reported outcome (PRO) measure assesses common symptoms and impacts of FCS. This study was conducted to evaluate cross-sectional psychometric properties of the FCS-SIS and its scoring method. Methods: This multisite, cross-sectional, observational study of individuals with FCS was conducted in the United States and Canada. Participants completed a survey composed of 7 PRO measures, including the FCS-SIS, and questions about clinical characteristics and demographics. The structure of the FCS-SIS was evaluated using inter-item and item-scale correlations and internal consistency reliability. Construct, known-groups, and criterion validity were evaluated by examining associations between FCS-SIS item and composite scores and other measures included within the survey. Results: Most of the 33 participants were female (63.6%) and White (78.1%). On average, participants reported first noticing FCS symptoms at ~16 years, with abdominal pain the most frequently reported initial symptom (n=20). Participants reported 2.5 acute pancreatitis attacks on average over the past year. Average FCS-SIS symptom item scores ranged from 1.8 to 3.9 (on a 0-to-10 scale [none-to-worst-possible]) within the 24-hour recall period, with an average Symptom composite score of 2.7. The average impact item scores on the FCS-SIS ranged from 1.6 to 3.0 (on a 0-to-4 scale), with an average Impact composite score of 2.1. Inter-item correlations between the FCS-SIS Symptom items ranged from 0.32 to 0.78. Corrected item-total correlations were highly satisfactory for Impact items, ranging from 0.62 to 0.85. All a priori validity hypotheses were supported by observed correlations and score differences between known groups. Conclusion: The results of this study support the structure, reliability, and validity of the FCS-SIS, laying the psychometric groundwork for longitudinal evaluation of its utility in assessing treatment benefit in FCS clinical 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 | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».