Appraising the quality of tools used to record patient-reported outcomes in users of augmentative and alternative communication (AAC): a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: People who have complex communication needs (CCN), and who use augmentative and alternative communication (AAC) to help them express themselves, can be difficult to engage in decision making about their healthcare. The purpose of this review was to identify what patient-reported outcome measures (PROMs) have been employed with people who use AAC. Of the tools identified, the review aimed to establish what conceptual frameworks were used and how the reports describe completion of the PROM. METHODS: A systematic literature review was carried out. A pre-defined set of search terms was entered into five main health and education databases. Titles and abstracts were sifted for relevance. Full text papers were screened against inclusion/exclusion criteria. Data pertaining to the type and nature of the PROM used was extracted. Complementary data sources were analysed to construct a narrative synthesis of the papers identified. RESULTS: Within 15 papers that met the review criteria, 25 PROMs were used with people who rely on AAC comprising of 15 separate measures. The conceptual frameworks for 12 of these tools were reported from which 62 items, or concepts being measured, were identified. Following synthesis of these items, 9 conceptual domains and 11 sub-domains were generated. Limited information was available about who completed the PROM nor how much, if any, support they received. CONCLUSIONS: No PROM that has been developed specifically for people who use AAC was identified by this review. Of the tools that have been used with people who use AAC, the concepts measured were broad and varied. The quality of reporting concerning who completed the PROM was limited, undermining the trustworthiness of many of the 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 | 0,049 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».