Development of the Resource Use Questionnaire (RUQ–P) for Families With Preschool Children With Neurodevelopmental Disorders: Validation in Children With Autism Spectrum Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Cost-effectiveness and burden-of-illness research of pediatric neurodevelopmental disorders (NDDs) requires accurate and comprehensive captures of health and non-health-sector costs and family out-of-pocket costs. The objective was to develop and validate the Resource Use Questionnaire—Preschool (RUQ–P) as a tool to capture intersectoral service use and family out-of-pocket costs in preschool children with an NDD from multiple-payer perspectives. The major categories of the RUQ–P include primary intervention, such as programs based on applied behavior analysis; childcare or school programs; other interventions, such as speech−language therapy or occupational therapy; other resources, such as medications, respite support, complementary and alternative medicine, and other services and treatments; productivity losses; and government subsidies and charitable gifts. The RUQ–P targeted preschool children ages 2–6 years with an NDD with completion by interview with the primary caregiver. It underwent pilot testing and was validated in a cohort of children in the Preschool Autism Treatment Impact study comparing early preschool behavioral interventions in Nova Scotia and New Brunswick, Canada. The RUQ–P collected data on resource use; service intensity; and out-of-pocket costs, such as hourly rates, costs of materials, and travel costs. A cost analysis was undertaken to determine whether the RUQ–P was responsive to differences between treatment groups and changes over time. Modifications were subsequently made to reduce respondent burden and missing data (i.e., more closed-ended and structured questions and removal of travel costs). Versions of the RUQ are being developed for 3 additional age groups, and the tool is being further validated in observational and experimental studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».