The Gap Study (GapS) interview--developing a process to determine the meaning and determinants of quality of life in children with arthritis and rheumatic disease.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Quality of Life (QOL) is a ubiquitous yet rarely precisely defined term. QOL may be determined by the differences (gaps) between our current situation and our expectations. Contemporary methods of measuring QOL often do not take these gaps into consideration. We performed this study to develop items and methods for measuring and valuing these gaps in order to better determine individual QOL for children with rheumatic diseases. METHODS: We generated items from literature review, other QOL measures and interviews with pediatric rheumatology patients and their families. Gap-scales to measure the discrepancy between a child's current state and the expected or desired state were designed and tested iteratively in pilot interviews. RESULTS: Thirty-one children (mean age=13.5 years, age range=6-17 years) and 22 parents were recruited through pediatric rheumatology clinics. The process of item generation, reduction and preliminary formatting yielded a list of 72 items. We developed a 3-point categorical scale of importance and a vertical visual analog scale (VAS) to determine individual valuation of items. 5 gap-scales were developed to reflect different aspects of the discrepancy between the child's current and expected or desired states for different QOL items. CONCLUSIONS: We have developed a QOL interview based on theory that we can now test to see if it will enrich our understanding of the determinants of QOL in pediatric rheumatology patients and other chronically ill children.
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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 | 0,022 | 0,033 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».