Evaluation of measurement properties of the Health Assessment Questionnaire-Disability Index (HAQ-DI) among gout patients in China
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate measurement properties of Chinese version of the Health Assessment Questionnaire Disability Index (HAQ-DI) among Chinese gout patients. METHOD: A representative sample of Chinese gout patients were recruited with stratification based on age, sex, urban/rural residence, and education level. Ceiling and floor effects were evaluated. Reliability was assessed by internal consistency (Cronbach’s α). Structural validity was verified by confirmatory factor analysis (CFA). Convergent validity was assessed using Spearman’s rank coefficient, examining the correlation between the HAQ-DI and EQ-5D-5L. Known-groups validity was evaluated by determining the HAQ-DI score differences between subgroup patients. Effect sizes were then used to assess sensitivity of the subgroup differences. RESULTS: A total of 1,000 patients were included in the study. Ceiling and floor effects were both not observed. Cronbach’s α was 0.95. The factor loadings of CFA were all above 0.6 and the model fit indices were acceptable (χ2/df = 5.97, RMSEA = 0.071, RFI = 0.906, CFI = 0.940, TLI = 0.920), indicating that the eight-factor model had well structural validity. The HAQ-DI correlated in predictable ways with five EQ-5D-5L dimensions, with Spearman’s rank coefficient ranging from 0.30 to 0.61. The HAQ-DI can discriminate between subgroup patients with different levels of health status, with the mean effect size (0.73) at a medium level. CONCLUSIONS: Chinese version of the HAQ-DI was verified to have satisfactory reliability, validity, and sensitivity in measuring health-related quality of life of Chinese gout patients. We recommend supplementing the responsiveness of the HAQ-DI to changes over time in future research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».