Construction and validation of the quality of life measure for dentine hypersensitivity (DHEQ)
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To develop and validate a condition specific measure of oral health-related quality of life for dentine hypersensitivity (Dentine Hypersensitivity Experience Questionnaire, DHEQ). MATERIALS AND METHODS: Questionnaire construction used a multi-staged impact approach and an explicit theoretical model. Qualitative and quantitative development and validation included in-depth interviews, focus groups and cross-sectional questionnaire studies in a general population (n=160) and a clinical sample (n=108). RESULTS: An optimized DHEQ questionnaire containing 48 items has been developed to describe the pain, a scale to capture subjective impacts of dentine hypersensitivity, a global oral health rating and a scale to record effects on life overall. The impact scale had high values for internal reliability (nearly all item-total correlations >0.4 and Cronbach's α=0.86). Intra-class correlation coefficient for test-retest reliability was 0.92. The impact scale was strongly correlated to global oral health ratings and effects on life overall. These results were similar when DHEQ was validated in a clinical sample. CONCLUSIONS: DHEQ shows good psychometric properties in both a general population and clinical sample. Its use can further our understanding of the subjective impacts of dentine sensitivity.
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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 | 0,026 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».