A Review of Validated Quality-of-Life Patient-Reported Outcome Measures in Pediatric Plastic Surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There has been an exponential increase in the number of patient-reported outcome measures in plastic surgery. The authors reviewed the reliability, validity, and practicality of the most frequently used patient-reported outcome measures in pediatric plastic surgery research. METHODS: A review of the literature from January of 2010 to June of 2015 was conducted to identify patient-reported outcome measures in pediatric plastic surgery. Patient-reported measures used in five articles with two validation studies were included for analysis and classified as generic, disease-specific, and mental health. The type of validation used and reliability scores were compared across each class of outcome measure. The practicality of each measure was determined by the frequency of use and the number of items and cost. RESULTS: Of the 173 unique patient-reported outcome measures identified, 14 were included for analysis and classified as generic (n = 7), disease-specific (n = 4), and mental health (n = 3). The majority of all measures used construct validity. Disease-specific measures had the highest distribution of domains related to physical functioning, the same domain also found to have the highest reliability scores. A patient-reported outcome measure's frequency of use was not associated with its number of items or cost. CONCLUSIONS: This review found that generic patient-reported outcome measures were used most often, construct validity was used most frequently, physical functioning domains had the highest reliability, and the number of items or cost of a patient-reported outcome measure was not related to its frequency of use. Considered together, this information may inform the future development or selection of patient-reported outcome measures in pediatric plastic surgery.
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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 | 0,003 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».