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Enregistrement W4403097972 · doi:10.1183/13993003.01565-2024

The McMaster Cough Severity Questionnaire (MCSQ): a cough severity instrument for patients with refractory chronic cough

2024· article· en· W4403097972 sur OpenAlexafffund
Elena Kum, Gordon H. Guyatt, Rayid Abdulqawi, Peter V. Dicpinigaitis, Lieven Dupont, Stephen K. Field, Cynthia French, Peter G. Gibson, Richard S. Irwin, Faye Johnston, Lorcan McGarvey, Robert A. Newman, Nada Popović, John A. Smith, Woo‐Jung Song, Paul M. O’Byrne, Imran Satia

Notice bibliographique

RevueEuropean Respiratory Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory and Cough-Related Research
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonUniversity of CalgaryChevron (Canada)McMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésMedicineChronic coughRefractory (planetary science)Physical therapyInternal medicineAsthma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cough severity represents an important end-point to assess the impact of therapies for patients with refractory chronic cough (RCC). Our objective was to develop a new patient-reported outcome measure addressing cough severity in patients with RCC. METHODS: Phase 1 (item generation): a systematic survey, focus groups and expert consultation generated 51 items. Phase 2 (item reduction): from a list of 51 items, 100 patients identified those they had experienced in the previous year and rated their importance on a 5-point scale. The McMaster Cough Severity Questionnaire (MCSQ) included items reported to occur most frequently and that had the highest importance scores. Patient feedback on the MCSQ led to elimination of redundant items. Another 100 patients completed the MCSQ, from which we performed an exploratory factor analysis and a Rasch analysis to further refine items on the MCSQ. RESULTS: Previous publications report on the details of Phase 1. Phase 2 led to selection of 15 items from the initial 51. Patient feedback on the 15 items led to elimination of five redundant items. An exploratory factor analysis of the 10-item MCSQ led to the selection of two domains, and the elimination of one item that demonstrated cross-loading and another that had high inter-item correlations. A Rasch analysis of the 8-item MCSQ confirmed that the response options functioned in a logically progressive manner and that no items exhibited differential item functioning. The final 8-item MCSQ has a 1-week recall period and includes two domains (intensity and frequency). The 8-item MCSQ had high internal consistency (Cronbach's α=0.89), proved able to distinguish different levels of cough severity (person separation index 0.89) and demonstrated high cross-sectional convergent validity (Pearson's correlation 0.76, 95% CI 0.66-0.83) with the 100-mm cough severity visual analogue scale. CONCLUSIONS: Initial evidence supports the validity of the MCSQ, an 8-item instrument measuring cough severity in patients with RCC. Future studies should evaluate its properties in measuring change over time.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,788
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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