A Systematic Review and Quality Assessment of Cardiovascular Disease-Specific Health-Related Quality-of-Life Instruments Part I: Instrument Development and Content Validity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Health-related quality-of-life (HRQoL) instruments for cardiovascular diseases (CVD) have been commonly used to measure important patient-reported outcomes (PROs) in clinical trials and practices. This study aimed at systematically identifying and assessing the content validity of CVD-specific HRQoL instruments in clinical studies. METHODS: The research team searched Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, Embase, and PubMed from inception to January 20, 2022. The research team included studies that reported the development and content validity for CVD-specific instruments. Two reviewers independently assessed the methodological quality using the Consensus-based Standards for the Selection of Health Measurement Instruments methods on evaluating content validity of PROs. Content analysis was used to categorize the items included in the instruments. RESULTS: The research team found 69 studies reporting the content validity of 40 instruments specifically developed for CVD. Fourteen (35.0%) were rated "sufficient" with very low to moderate quality of evidence. For PRO development, all instruments were rated "doubtful" or "inadequate." Twenty-eight (70.0%) instruments cover the core concepts of HRQoL. CONCLUSIONS: The quality of development and content validity vary among existing CVD-specific instruments. The evidence on the content validity should be considered when choosing a HRQoL instrument in CVD clinical studies and health economic evaluations.
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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 | 0,080 | 0,311 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».