Psychometric findings and normative values for the CLEFT-Q based on 2434 children and young adult patients with cleft lip and/or palate from 12 countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with cleft lip and/or palate can undergo numerous procedures to improve appearance, speech, dentition and hearing. We developed a cleft-specific patient-reported outcome instrument to facilitate rigorous international measurement and benchmarking. METHODS: Data were collected from patients aged 8-29 years with cleft lip and/or palate at 30 hospitals in 12 countries between October 2014 and November 2016. Rasch measurement theory analysis was used to refine the scales and to examine reliability and validity. Normative CLEFT-Q values were computed for age, sex and cleft type. RESULTS: Analysis led to the refinement of an eating and drinking checklist and 12 scales measuring appearance (of the face, nose, nostrils, teeth, lips, jaws and cleft lip scar), health-related quality of life (psychological, social, school, speech distress) and speech function. All scales met the requirements of the Rasch model. Analysis to explore differential item functioning by age, sex and country provided evidence to support the use of a common scoring algorithm for each scale for international use. Lower (worse) scores on CLEFT-Q scales were associated with having a speech problem, being unhappy with facial appearance, and needing future cleft-related treatments, providing evidence of construct validity. Normative values for age, sex and cleft type showed poorer outcomes associated with older age, female sex and having a visible cleft. INTERPRETATION: The CLEFT-Q represents a rigorously developed instrument that can be used internationally to collect and compare evidence-based outcomes data from patients aged 8-29 years of age with cleft lip and/or palate.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».