Establishing Content Validity of the CLEFT-Q: A New Patient-reported Outcome Instrument for Cleft Lip/Palate
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The CLEFT-Q is a new patient-reported outcome instrument designed to measure outcomes that matter to patients. The aim of this qualitative study was to establish content validity of the CLEFT-Q in patients who differ by age and culture. METHODS: Patients aged between 6 and 29 years were recruited from plastic surgery clinics in Canada, India, Ireland, the Philippines, the Netherlands and the United States. Healthcare providers and other experts participated in a focus group or provided individual feedback. Input was sought on all aspects of the CLEFT-Q (item wording, instructions, and response options), and to identify missing content. Patient interviews and expert feedback took place between September 2013 and September 2014. RESULTS: Sixty-nine patients and 44 experts participated. The first draft of the CLEFT-Q consisted of 163 items measuring 12 constructs. The first round of feedback identified 92 items that required revision. In total, 3 rounds of interviews, and the involvement of an artist to create pictures for 17 items, were needed to establish content validity. At the conclusion of cognitive interviews, the CLEFT-Q consisted of 13 scales (total 171 items) that measure appearance, health-related quality of life, and facial function. The mean Flesch-Kincaid readability statistic for items was 1.4 (0 to 5.2). CONCLUSION: Cognitive interviews and expert review allowed us to identify items that required re-wording, re-conceptualizing, or to be removed, as well as any missing items. This process was useful for refining the CLEFT-Q scales for further testing.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle