Linguistic and clinical validation of the Chinese version of the Acute Cystitis Symptom Score (ACSS) questionnaire in Taiwanese women with uncomplicated acute cystitis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The Acute Cystitis Symptom Score (ACSS) questionnaire is designed to diagnose acute cystitis in women. By quantifying the severity of symptoms, ACSS provides objective diagnostic criteria. The aim of this study is to translate the ACSS questionnaire into a Chinese version and validate its clinical use for diagnosing acute cystitis in Taiwanese women. Materials and methods: After rigorously translating the ACSS questionnaire into traditional Chinese used by the Mandarin-speaking Taiwanese people, it was clinically validated. Women aged 20 and above with suspected acute cystitis were recruited as the patients, and healthy women undergoing health check-ups as controls. Discriminative ability was assessed by comparing ACSS scores between the 2 groups, and the optimal diagnostic cutoff was determined using receiver operating characteristics analysis. In the patient group, treatment response was evaluated as patient-reported outcome by comparing ACSS scores pretreatment and posttreatment. Results: A total of 89 and 43 participants were recruited for the patient and control groups, respectively. The total score of typical symptoms between the patient and the control groups was significantly different ( P < 0.001). After antibiotic treatment, the total score of typical symptoms in the patient group significantly decreased ( P < 0.001). Using receiver operating characteristics curve analysis, the best cutoff score for diagnosing acute cystitis was 4, with a sensitivity and a specificity of 75.3% and 95.3%, respectively. Conclusion: After clinical validation, the Chinese version of the ACSS questionnaire can now be used as a symptom-oriented diagnostic and patient-reported outcome tool for acute cystitis in the Mandarin-speaking female population in Taiwan.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».