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Enregistrement W4400055455 · doi:10.1186/s41687-024-00701-3

Iterative qualitative approach to establishing content validation of a patient-reported outcome measure for arm lymphedema: the LYMPH-Q Upper Extremity Module

2024· article· en· W4400055455 sur OpenAlexafffund
Manraj Kaur, Sylvie D. Cornacchi, Elena Tsangaris, Lotte Poulsen, Louise Marie Beelen, Louise Bordeleau, Toni Zhong, Mads Gustaf Jørgensen, Jens Ahm Sørensen, Babak J. Mehrara, Joseph H. Dayan, Andrea L. Pusic, Anne F. Klassen

Notice bibliographique

RevueJournal of Patient-Reported Outcomes · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphatic System and Diseases
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity Health NetworkJuravinski Cancer CentreMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCanadian Cancer Society
Mots-clésLymphedemaContent validityPatient-reported outcomeWorryMedicineFocus groupQualitative researchQuality of life (healthcare)Physical therapyCognitionClinical psychologyPromBreast cancerPsychologyPsychometricsCancerNursingPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Breast cancer-related lymphedema (BRCL) is one of the most common causes of upper extremity (UE) lymphedema in developed nations and substantially impacts health-related quality of life. To advance our understanding of the epidemiology and treatment of BRCL, rigorously developed and validated patient-reported outcome measures (PROMs) are needed. This study aimed to demonstrate the iterative content validity of a modular UE lymphedema-specific PROM called the LYMPH-Q UE module. METHODS: A multi-step iterative qualitative approach was used. Semi-structured interview data from in-depth qualitative interviews with adult women (18 years and older) with BCRL were used to develop the first set of the LYMPH-Q UE scales. The content validity of these scales was demonstrated with patient and clinician feedback. Over the course of cognitive debriefing interviews, additional concepts of lymphedema worry and impact on work were identified as missing from the LYMPH-Q UE module. Subsequently, two new qualitative studies (a focus group and in-depth concept elicitation interviews with patients) were conducted, and two new scales were developed to measure lymphedema worry and impact on work life and their content validity was demonstrated. RESULTS: Qualitative data from in-depth and cognitive interviews with 15 (age 40-74 years) and 16 (age 38-74 years) women with BRCL, respectively, and feedback from 12 clinical experts, were used to develop and demonstrate the content validity of six LYMPH-Q UE scales measuring symptoms, function, appearance, psychological, information, and arm sleeve. Additionally, data from in-depth interviews with 12 (age 35-72 years) women with UE lymphedema and four focus groups (n = 16 women; age 35-74 years) was used to develop and assess the content validity of two new LYMPH-Q UE scales measuring lymphedema worry and impact on work life. The content validity of the previously established six scales was also demonstrated in these subsequent qualitative studies. CONCLUSION: The LYMPH-Q UE is a modular PROM developed using international guidelines for PROM development and can be used in clinical practice, research, and quality improvement to enhance patient-centered shared decision-making. This study's innovative and iterative approach to content validation demonstrates that the LYMPH-Q UE is a comprehensive measure that includes important concepts relevant to patients with UE lymphedema.

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)0,128
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,137
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,678

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1280,137
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeQualitatif
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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