Content Validity of Patient-Reported Outcome Instruments used with Pediatric Patients with Facial Differences
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this systematic review was to identify patient-reported outcome (PRO) instruments used in research with children/youth with conditions associated with facial differences to identify the health concepts measured. DESIGN: MEDLINE, EMBASE, CINAHL, and PsycINFO were searched from 2004 to 2016 to identify PRO instruments used in acne vulgaris, birthmarks, burns, ear anomalies, facial asymmetries, and facial paralysis patients. We performed a content analysis whereby the items were coded to identify concepts and categorized as positive or negative content or phrasing. RESULTS: A total of 7,835 articles were screened; 6 generic and 11 condition-specific PRO instruments were used in 96 publications. Condition-specific instruments were for acne (four), oral health (two), dermatology (one), facial asymmetries (two), microtia (one), and burns (one). The PRO instruments provided 554 items (295 generic; 259 condition specific) that were sorted into 4 domains, 11 subdomains, and 91 health concepts. The most common domain was psychological (n = 224 items). Of the identified items, 76% had negative content or phrasing (e.g., "Because of the way my face looks I wish I had never been born"). Given the small number of items measuring facial appearance (n = 19) and function (n = 22), the PRO instruments reviewed lacked content validity for patients whose condition impacted facial function and/or appearance. CONCLUSIONS: Treatments can change facial appearance and function. This review draws attention to a problem with content validity in existing PRO instruments. Our team is now developing a new PRO instrument called FACE-Q Kids to address this problem.
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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 | 0,044 | 0,221 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».