MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2593683851 · doi:10.1080/02673843.2017.1297242

Child–parent agreement on health-related quality of life in children with newly diagnosed chronic health conditions: a longitudinal study

2017· article· en· W2593683851 sur OpenAlexafffund
Rana A. Qadeer, Mark A. Ferro

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Adolescence and Youth · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensUniversity of WaterlooMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesPublic Health Agency of CanadaMcMaster UniversityCanadian Institutes of Health ResearchHamilton Health Sciences
Mots-clésMinimal clinically important differenceIntraclass correlationMedicineQuality of life (healthcare)Health related quality of lifeLimits of agreementChild healthLongitudinal studyPediatricsClinical psychologyPsychometricsRandomized controlled trialInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study compared health-related quality of life scores between children newly diagnosed with chronic health conditions and their parents to identify potential domain discrepancies and quantified the magnitude of discrepancies during a six-month follow-up. Children aged ≥11 years and their parents completed the KIDSCREEN-27. Informant agreement was quantified using the intraclass correlation coefficient (ICC) and Bland and Altman’s limits of agreement. The proportion of child–parent dyads with a minimal clinically important difference (MCID) was computed. Children reported higher KIDSCREEN-27 scores for all subscales compared to parents. At baseline and at six months, child–parent agreement was generally low to moderate (ICC = .25–.67) and the proportion of MCID was high (36–79%). Over time, child–parent agreement improved on most domains. These exploratory findings suggest that the agreement between children newly diagnosed with chronic health conditions and their parents is low to moderate and meaningful discrepancies are common, though improve over time.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,318 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Adolescence and YouthMême sujetChildhood Cancer Survivors' Quality of LifeTravaux en français237 207