Concordance between caregiver and child reports of children’s oral health‐related quality of life
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study sought to assess child-caregiver concordance regarding children's oral health related quality of life (OHRQoL) using the Child Oral Health Impact Profile (COHIP). METHODS: The sample comprised treatment-seeking children aged 8-15 with pediatric (n = 141), orthodontic (n = 135), and craniofacial (n = 100) needs and their caregivers. Children and their caregivers were queried concerning the child's Oral health, Functional Well-being, Social/Emotional Well-being, School environment and Self-image. These combined subscales yielded an overall OHRQoL rating. The dyads were distributed at recruitment locations as follows: Montreal (50 pediatric, 13 orthodontic, 15 craniofacial), UMDNJ (45 pediatric, 15 orthodontic, 0 craniofacial), and NYU (46 pediatric, 107 orthodontic, 85 craniofacial). Concordance was assessed with Spearman and intraclass correlations and Kruskal-Wallis testing of categories of agreement. RESULTS: Low to modest rates of agreement between child and caregiver were found for the sample overall. Rates of concordance between child and caregiver varied between clinical groups-craniofacial patients were more likely to rate OHRQoL higher than they were to agree with their caregivers' ratings. In contrast, pediatric and orthodontic patients were more likely either agree with or rate their OHRQoL lower than their caregivers' ratings. CONCLUSION: These findings of child-caregiver concordance using the COHIP supported previous work suggesting the usefulness of obtaining both child and caregiver reports of the child's QoL.
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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 | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».