Validity and reliability studies of the Indonesian version of Atrial Fibrillation Severity Scale (AFSS)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background In the atrial fibrillation (AF) population, worsened quality of life (QOL) has been reported even before complications occur. Symptom-based questionnaires can be used to evaluate AF treatment. The Atrial Fibrillation Severity Scale (AFSS) was first developed in Canada in English, which is not the main language in Indonesia. This study aims to test the reliability and validity of the Indonesian version of the Atrial Fibrillation Severity Scale (AFSS). Methods Translation of the AFSS from English to Indonesian was done using forward and backward translation. The final version was then validated with the Short Form-36 (SF-36) questionnaire, and a test-retest reliability study was done in a 7-14-day interval. Results An Indonesian version of AFSS was achieved and deemed acceptable by a panel of researchers. This version is reliable and valid, with Cronbach’s α of 0.819, Intraclass Correlation Coefficient (ICC) ranging from 0.803 to 0.975, and total score correlation ranging from 0.333 to 0.895. Pearson’s analysis of AFSS and SF-36 revealed that the total AF burden domain was poorly correlated with role limitations due to emotional problems (r:0.427; p < 0.01) and pain (r:0.495; p < 0.01). The symptom severity domain was poorly correlated with physical functioning (r:-0.335; p < 0.01), role limitations due to emotional problems (r:0.499; p < 0.01), pain (r:0.458; p < 0.01), and total SF-36 score (r:-0.361; p < 0.01). Total AFSS score was moderately correlated with role limitations due to emotional problems (r:0.516; p < 0.01) and pain (r:0.538; p < 0.01). The total AFSS score was poorly correlated with the European Heart Rhythm Association (EHRA) score (r:0.315; p < 0.01). Conclusion The Indonesian version of AFSS has good internal and external validity with good reliability.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,044 | 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 ».