OFF episode quality of life impact scale (OFFELIA): A new measure of quality of life for off episodes in Parkinson's disease
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: OFF Episodes occur in people with Parkinson's disease when their medication wears off, and motor and/or non-motor symptoms emerge. Existing measures used to assess OFF Episodes focus on the time spent in OFF Episodes through diaries or by identifying symptoms, but they are limited in their ability to capture the severity and functional impact of OFF episodes. The aim of this study was to develop and validate a new instrument, called "OFFELIA," that measures the impact of OFF episodes on the quality of life of individuals with Parkinson's disease. METHODS: Participants completed a cross-sectional questionnaire, "Impact and Communication on OFF Periods," while enrolled in the online clinical study Fox Insights. The data collected was used to develop OFFELIA. Psychometric testing was performed on 18 candidate items using classical, exploratory factor analysis, and item response theory methods. RESULTS: 569 individuals with Parkinson's disease completed the questionnaire. All items were retained for the final measure, with 17 items aggregated into two multi-item scales (functioning and psychological well-being) and one item reported separately as it did not function well with the other items (employment). Known group comparisons based on average duration, frequency and unpredictability of OFF episodes indicated that OFFELIA subscales were more sensitive than existing generic and condition-specific measures. CONCLUSION: Initial evidence supports the validity of OFFELIA, a new instrument that assesses the impact of OFF periods on daily life. This instrument can be used in assessing clinical therapeutic strategies targeting OFF episodes in Parkinson's disease.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».