Family‐provider consensus outcomes for children with medical complexity
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To describe the process of obtaining consensus of outcome priorities between families of children with medical complexity (CMC) and their healthcare providers (HCPs) for the purpose of evaluating changes to service delivery. METHOD: The consensus of outcomes involved surveying families of CMC and HCPs and an in-person consensus meeting. Priorities were obtained from the survey using a stratified ranking approach ensuring equal representation among unequally sized subgroups. An in-person meeting was held using the survey results to inform Delphi voting. RESULTS: Families of CMC (n=40) and HCPs (n=74) responded to the survey. Consensus generated three main target areas (child health, family health, experience of care) covered by 15 specific outcomes needed to evaluate care. Differences between family and HCP perceptions of importance were found for child self-care, play, social skills, and recreation as well as emotional health (for both parent and child) outcomes. INTERPRETATION: Families of CMC and HCPs identified common priorities for outcome evaluation of CMC initiatives. Outcomes that differ in importance between families of CMC and HCPs should be studied further. WHAT THIS PAPER ADDS: Families of children with medical complexity and their providers can reach consensus on important outcomes. Stratifying subgroups ensures diverse representation, which is important to outcome prioritization.
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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 | 0,073 | 0,207 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».