Outcome tools for diabetes-specific quality of life: Study performed in a private family practice clinic

Can Fam Physician. 2017 Jun;63(6):e310-e315.

Abstract

Objective: To critically review and evaluate the psychometric properties and practical considerations of administering generic and diabetes-specific quality-of-life (QoL) tools in the clinical environment and provide recommendations.

Data sources and tool selection: A MEDLINE search was carried out from January 1950 to August 2015 using the MeSH terms diabetes, quality of life, and questionnaires. Four generic and 4 diabetes-specific tools were selected based on the frequency of their use and the existence of published evidence of strong psychometric properties in patients with diabetes (either type 1 or 2). The generic tools included the Short Form-36 (SF-36), Short Form-12 (SF-12), Sickness Impact Profile, and EuroQol EQ-5D instruments. Diabetes-specific tools included the Audit of Diabetes-Dependent Quality of Life, Diabetes Quality of Life, Appraisal of Diabetes Scale (ADS), and Diabetes Health Profile instruments.

Synthesis: The SF-36 is one of the most widely used general health measures in QoL research and it has proven reliability and validity. However, the SF-12 is a better option for a family practice owing to its shorter length. The SF-12 has been shown to be closely correlated with the SF-36. Of the diabetes-specific measures, the ADS is known be valid, short, and relatively straightforward in terms of scoring, thereby increasing its usefulness in routine clinical practice. The Audit of Diabetes-Dependent Quality of Life and Diabetes Quality of Life tools have been widely tested and have generally been found to be more valid and reliable than the ADS, but specific issues with feasibility make them unappealing for the clinical setting. The rationale was to find the most rigorously tested instrument within the scientific literature in terms of validity, reliability, and responsiveness. However, this was not done, as judging the quality of a measure is not simply a matter of determining its psychometric properties but rather requires qualitative judgment about the entirety of the evidence.

Conclusion: Finding ideal tools and procedures for routine data collection in the clinic setting requires organization and groundwork that will eventually assist both clinicians and researchers by providing reliable information on QoL for patients with diabetes. Further research is necessary to assess the validity and responsiveness of these tools specifically relating to evaluation of QoL for those with diabetes.

Objectif: Faire une revue critique des méthodes de mesure de la qualité de vie (QdV) des patients en général et de celles qui sont spécifiques aux diabétiques, en évaluer les propriétés psychométriques et les considérations pratiques à propos de leur utilisation dans un contexte clinique, et faire certaines recommandations.

Sources des données et choix des méthodes: On a consulté MEDLINE entre janvier 1950 et août 2015 à l’aide des termes MeSH diabetes, quality of life et questionnaires. Trois outils généraux et 4 spécifiques au diabète ont été choisis selon la fréquence de leur utilisation et l’existence de données de la littérature confirmant leurs propriétés psychométriques chez des diabétiques de type 1 ou 2. Les outils généraux comprenaient le Short Form-36 (SF-36), le Short Form-12 (SF-12), le Sickness Impact Profile et l’EuroQol EQ-5D. Les outils spécifiques au diabète incluaient l’Audit of Diabetes-Dependent Quality of Life, le Diabetes Quality of Life, l’Appraisal of Diabetes Scale (ADS) et le Diabetes Health Profile.

Synthèse: Le SF-36 est l’outil général le plus souvent utilisé en recherche pour évaluer la QdV; sa validité et sa fiabilité sont bien établies. Parce qu’il est plus court, le SF-12 est un meilleur choix dans une clinique de médecine familiale, et on a déjà établi qu’il est en corrélation étroite avec le SF-36. Parmi les méthodes de mesure spécifiques au diabète, l’ADS est reconnu comme une mesure valide, courte et relativement efficace pour établir un score, ce qui en augmente l’utilité en pratique clinique habituelle. L’Audit of Diabetes-Dependent Quality of Life et le Diabetes Quality of Life ont été largement testés et ont été trouvés plus valides et fiables que l’ADS, mais certains problèmes d’application les rendent moins intéressants dans un contexte clinique. À partir de la littérature, on voulait identifier la méthode ayant subi les tests les plus rigoureux en termes de validité, de fiabilité et d’efficacité. Toutefois, on a abandonné ce projet puisque le fait de juger de la qualité d’une méthode ne consiste pas uniquement à en déterminer les propriétés psychométriques; cela exige plutôt un jugement qualitatif portant sur l’ensemble des preuves.

Conclusion: Si on veut fournir aux médecins et aux chercheurs des données fiables sur la QdV des diabétiques, il est important d’utiliser les outils idéaux et les meilleures méthodes de collecte de données, une tâche qui exige une organisation et une préparation particulières. Il faudra davatage de recherche pour évaluer la validité et la réactivité de ces outils se rapportant spécifiquement à l’évaluation de la QdV des patients atteints de diabète.

Publication types

  • Evaluation Study

MeSH terms

  • Data Collection / instrumentation*
  • Diabetes Mellitus / psychology*
  • Family Practice / methods
  • Health Status
  • Humans
  • Psychometrics
  • Quality of Life*
  • Reproducibility of Results
  • Surveys and Questionnaires / standards*