The Toronto outcome measure for craniofacial prosthetics: a condition-specific quality-of-life instrument.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The objective was to develop a patient-based outcome measure of condition-specific quality of life that would minimize measurement error related to the instrument when used with patients requiring extraoral craniofacial prostheses. MATERIALS AND METHODS: An item pool of potential questionnaire items covered 10 clinical/technical and social/psychologic domains. They sought how frequently the issue in the item affected patients and how important the problem in the item was. The 139 items were administered to 94 treated patients in 5 centers in the United States, Canada, and the United Kingdom. Items were eliminated using relevance (frequency x importance), frequency of answer endorsement, Cronbach's alpha (internal consistency), and correlation of items on the same subject. International cultural agreement was tested using analysis of variance and Tukey comparisons within each domain. Scoring was transformed to a scale (0 to 100). RESULTS: The final instrument contained 52 items yielding a mean quality of-life score of 72.5% and a standard deviation of 17.9. Very high internal consistency was demonstrated with a final Cronbach's alpha of 0.967. No international cultural disagreement was found in 9 of the 10 domains. DISCUSSION: The relative weight of each of the domains is (partially) based on the relevance to the patients. Of the 52 items, 29 were identified that do not mention a prosthesis. This subscale has a Cronbach's alpha of 0.976. These items may therefore be useful where within-patient change is of interest. CONCLUSION: A patient-based outcome measure of condition-specific quality of life has been developed with control of bias and demonstrated performance characteristics.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».