Re-examining the factor structure of the Insomnia Severity Index (ISI) and defining the meaningful within-individual change (MWIC) for subjects with insomnia disorder in two phase III clinical trials of the efficacy of lemborexant
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Insomnia Severity Index (ISI) is a widely used measure of insomnia severity. Various ISI research findings suggest different factor solutions and meaningful within-individual change (MWIC) to detect treatment response in patients with insomnia. This study examined an ISI factor solution and psychometric indices to define MWIC in a robust patient sample from clinical trial settings. METHODS: We endeavored to improve upon previous validation of ISI by examining structural components of confirmatory factor analysis (CFA) models using two large, placebo-controlled clinical trials of lemborexant for insomnia. Using the best-fitting two-factor solution, we evaluated anchor-based, distribution-based and receiver operating characteristic (ROC) curve methods to derive an estimate of the MWIC. RESULTS: The model structure for the 7-item scale proposed in other research did not fit the observed data from our two lemborexant clinical trials (N = 1956) as well as a two-factor solution based on 6 items did. Using triangulation of anchor-based, distribution-based, and ROC methods, we determined that a 5-point reduction using 6 items best represented a clinically meaningful improvement in individuals with insomnia in our patient sample. CONCLUSIONS: A 6-item two-factor scale had better psychometric properties than the 7-item scale in this patient sample. On the 6-item scale, a reduction of 5 points in the ISI total score represented the MWIC. Generalizability of the proposed MWIC may be limited to patient populations with similar demographic and clinical characteristics.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle