CLEFT-Q: Detecting Differences in Outcomes among 2434 Patients with Varying Cleft Types
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Measuring the patient perspective is important in evaluating outcomes of cleft care. Understanding how treatment outcomes vary depending on cleft type may allow for better planning of treatments, setting of expectations, and more accurate benchmarking efforts. The CLEFT-Q is a patient-reported outcome measure for patients with cleft lip and/or palate. METHODS: The 12 CLEFT-Q scales measuring appearance (i.e., face, nose, nostrils, lips, cleft lip scar, teeth, and jaws), function (i.e., speech), and health-related quality of life (i.e., psychological, school, social, and speech-related distress) were field tested in a cross-sectional study in 30 centers in 12 countries. Patients with cleft lip and/or cleft palate aged 8 to 29 years were recruited from clinical settings. Differences in CLEFT-Q scores by cleft subtypes were evaluated using one-way analysis of variance or Kruskal-Wallis H tests, with Tukey or Dunn procedure with Bonferroni corrections post hoc analyses, respectively. Scores are presented using radar charts to visualize all outcomes simultaneously. RESULTS: The field test included 2434 patients. Scores on all CLEFT-Q scales varied significantly with cleft subtype. Patients with unilateral or bilateral cleft lip and/or palate scored lower on all appearance scales compared with patients with cleft palate or unilateral incomplete cleft lip. Scores on the speech function and speech-related distress scales decreased with each progressive group in the Veau classification. Patients with complete bilateral cleft lip and palate scored lowest on the social, school, and psychological scales. CONCLUSIONS: Patient-reported outcomes measured with the CLEFT-Q vary significantly with cleft type. Visualizing multiple outcomes simultaneously with radar charts allows for an understanding of a patient's overall status in a single graph.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».