Development and psychometric validation of the Chronic Rhinosinusitis Control Test
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Disease control assessment for chronic rhinosinusitis (CRS) remains a challenge. In this study, we develop and psychometrically validate a new patient-reported outcome measure, the Chronic Rhinosinusitis Control Test (CRCT), for assessing CRS control. METHODOLOGY: The CRCT, which includes 8 items and has a score that ranges from 0-31, incorporates the perspectives of key stakeholders (patients and healthcare providers) and was developed incorporating methodologic guidance from the COSMIN initiative and United States Food and Drug Administration. Psychometric validation was performed in line with recommendations from the COSMIN initiative to establish validity, reliability and responsiveness in a sample of 545 CRS patients and with the participation of 23 expert rhinologists. RESULTS: The CRCT has excellent face validity, content validity, concurrent validity, internal consistency, test-retest reliability, and responsiveness. Factor analysis reveals that the CRCT has 2 subdomains: sinonasal and impairment subdomains in addition to a final item related to CRS-related oral corticosteroid usage in the past 3 months. Using a distribution-based and multiple anchorbased methods, the CRCT has a minimal clinically important difference (MCID) of 4 points. After 23 expert rhinologists independently classified all possible combinations of scoring on the CRCT, scores of ≤7 indicate controlled CRS, 8 to 15 (inclusive) partly controlled CRS and ≥16 uncontrolled CRS. CONCLUSION: The CRCT is a psychometrically validated measure of CRS control. CRS may be classified as controlled based on CRCT score ≤7, partly controlled with CRCT score of 8 to 15 (inclusive) and uncontrolled with CRCT score ≥16. The MCIDs for improvement and worsening are both 4.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».