Interchangeability of patient pain, fatigue and global scores in patients with spondyloarthritis - a registry-based simulation study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To investigate a patient-level single imputation approach for patient reported outcomes (PROs) that express similar contents or associated PROs, where a PRO whose value is missing at a particular timepoint is substituted by another PRO whose value is available at the same timepoint. METHODS: We performed a simulation study on registry-based spondyloarthritis data to explore the potential interchangeability between the patient pain (PPA) and fatigue (PFA) assessment scores and relevant Bath Ankylosing Spondylitis Disease Activity Index (BASDAI) individual questions, and between PPA, PFA and patient global assessment (PGA). Performance was assessed per imputation method in terms of relative bias and coverage. Sample size, level of missingness and missing data pattern were included as parameters in the simulations. RESULTS: All applied scenarios to interchange PPA with BASDAI question 2 (axial pain), BASDAI question 3 (peripheral joint pain/swelling) or their average failed. Interchangeability between PFA and BASDAI question 1 (fatigue/tiredness) was acceptable for partially (up to 50%) missing data. When interchanging patient assessment scores (PPA, PFA and PGA), we observed inconsistent results in terms of performance. The performance of the applied methods depended on the sample size and the level of missingness, but not heavily on the underlying missing data pattern. CONCLUSIONS: Interchanging PFA and the BASDAI fatigue question was justified for partially missing data, while interchangeability between PPA, PFA and PGA, and between PPA and the BASDAI pain questions was not advised. Our findings suggest that registering patient assessment scores and BASDAI questions is recommended.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».