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Enregistrement W4409146806 · doi:10.1093/bjd/ljaf127

Measurement properties of the Comprehensive Quality-of-Life Measure for Acne (CompAQ): a cohort study at three international sites

2025· article· en· W4409146806 sur OpenAlexaffabout
Michael R. Nock, Delaney Griffiths, Ali Shields, Karen Michael, Nuha Nasir, Jaefer Mohamad, James Choe, Delwyn Zhi Jie Lim, Alison Layton, Jerry Tan, Hazel H. Oon, John S. Barbieri

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Dermatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcne and Rosacea Treatments and Effects
Établissements canadiensWindsor Clinical ResearchBrock UniversityWestern University
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Institutes of HealthAustralian College of Perioperative Nurses
Mots-clésConstruct validityCronbach's alphaMedicineQuality of life (healthcare)CohortCohort studyDifferential item functioningClinical psychologyConfirmatory factor analysisCriterion validityAcneConvergent validityPsychometricsItem response theoryInternal consistencyStructural equation modelingInternal medicineStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Comprehensive Quality-of-Life Measure for Acne (CompAQ) is a patient-reported outcome measure (PROM) assessing health-related quality of life (HRQoL) among patients with acne. The measure is one of two acne-specific PROMs that had the strongest evidence to support its use in a recent COSMIN systematic review. OBJECTIVES: To build on prior validation studies of CompAQ by confirming several of its known measurement properties in a cohort of patients with acne at three international sites; and, to establish the responsiveness of the measure during acne treatment. METHODS: Adults being seen for routine acne treatment at dermatology clinics in Canada, the USA and Singapore were recruited between July 2022 and September 2024 to participate in this cohort study. At each visit, participants completed the CompAQ, which consists of 20 items representing five domains (i.e. emotions, social judgement, social interaction, treatment and symptoms domains) and several other relevant measures. Structural validity was assessed by confirmatory factor analysis, internal consistency by calculating Cronbach's α values, and construct validity by known groups and convergent validity hypothesis testing. We further evaluated for differential item functioning (DIF) across study site, sex and age. In addition, we assessed responsiveness by change-score validity hypothesis testing and calculating standardized response means (SRMs). RESULTS: Our study included 315 participants [mean (SD) age 25.2 (6.1) years; 219 (69.7%) women] and data were collected from a total of 588 visits. The CompAQ was found to have sufficient structural validity, internal consistency and construct validity among patients at each study site and in the combined cohort. In addition, no statistically significant uniform or nonuniform DIF was flagged for most items when analysing DIF by site, sex and age. Based on SRM estimates, the emotions (SRM 0.927) and symptoms (0.914) domains had the largest responsiveness, while the social judgement (0.606), social interaction (0.522) and treatment (0.787) domains had more moderate responsiveness. CONCLUSIONS: CompAQ represents a useful and responsive PROM to evaluate HRQoL among those with acne in clinical trials and clinical practice. Future studies are needed to evaluate the interpretability of the measure (i.e. identifying severity strata and minimally important differences).

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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