What Matters to Patients With Cleft Lip and/or Palate
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The goal of treatment for individuals with cleft lip and/or palate (CL/P) is to improve physical, psychological, and social health. Outcomes of treatment are rarely measured from the patient's perspective. The aim of the study was to develop a conceptual framework for a patient-reported outcome (PRO) instrument for individuals with clefts (CLEFT-Q) by developing an in-depth understanding of issues that individuals consider to be important. DESIGN: The qualitative methodology of interpretive description was used. Setting, Participants, and Intervention: We performed 136 individual in-depth interviews with participants with clefts of any age, presenting for cleft care, across 6 countries. Parents were involved if the child was more comfortable. Interviews were audio-recorded, transcribed verbatim, and coded using constant comparison. The data were used to develop a refined conceptual framework. RESULTS: Participants described concepts of interest in 3 top-level domains, each of which included subdomains: appearance (face, nose, nostrils, teeth, lips, jaw, cleft lip scar), health-related quality of life (psychological, social, school, speech-related distress), and facial function (speech, eating/drinking). Participants were able to describe changes over time with regard to the 3 domains. CONCLUSIONS: A conceptual framework of concepts of interest to individuals with CL/P formed the basis of the scales in the CLEFT-Q. Each subdomain represents an independently functioning scale. Understanding what matters to patients is essential in guiding PRO measurement.
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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 | 0,005 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».