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Enregistrement W3116189451 · doi:10.1016/j.jval.2020.10.019

Rasch Analysis of Patient- and Parent-Reported Outcome Measures in the International Consortium for Health Outcomes Measurement Standard Set for Cleft Lip and Palate

2020· article· en· W3116189451 sur OpenAlexafffund
Inge Apon, Nikki van Leeuwen, Alexander C. Allori, Carolyn R. Rogers‐Vizena, Maarten J. Koudstaal, Eppo B. Wolvius, Stefan Cano, Anne F. Klassen, Sarah L. Versnel

Notice bibliographique

RevueValue in Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCleft Lip and Palate Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésRasch modelMedicinePatient-reported outcomeContext (archaeology)NosePsychosocialDistressPolytomous Rasch modelQuality of life (healthcare)PsychometricsItem response theoryClinical psychologyPsychologyPsychiatryDevelopmental psychologyNursingSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The aim of this study was to evaluate the psychometric performance of the patient- and parent-reported measures in the International Consortium for Health Outcomes Measurement (ICHOM) Standard Set for Cleft Care, and to identify ways of improving concept coverage. METHODS: Data from 714 patients with cleft lip and/or palate, aged 8 to 9, 10 to 12.5, and 22 years were collected between November 2015 and April 2019 at Erasmus University Medical Center, Boston Children's Hospital, Duke Children's Hospital, and from participating sites in the CLEFT-Q Phase 3 study. The Standard Set includes 9 CLEFT-Q scales, the Nasal Obstruction Symptom Evaluation (NOSE) questionnaire, the Child Oral Health Impact Profile-Oral Symptoms Scale (COHIP-OSS), and the Intelligibility in Context Scale (ICS). Targeting, item-fit statistics, thresholds for item responses, and measurement precision (PSI) were analyzed using Rasch measurement theory. RESULTS: The proportion of the sample to score within each instruments range of measurement varied from 69% (ICS) to 92% (CLEFT-Q teeth and COHIP-OSS). Specific problems with individual items within the NOSE and COHIP-OSS questionnaires were noted, such as poor item fit to the Rasch model and disordered thresholds (6 of 10). Reliability measured with PSI was above 0.82 for the ICS and all but one CLEFT-Q scale (speech distress). PSIs were lowest for the COHIP-OSS (0.43) and NOSE questionnaire (0.35). CONCLUSION: The patient- and parent-reported components within the facial appearance, psychosocial function, and speech domains are valid measures; however, the facial function and oral health domains are not sufficiently covered by the CLEFT-Q eating and drinking, NOSE, and COHIP-OSS, and these questionnaires may not be accurate enough to stratify cleft-related outcomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,059
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,059
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,178
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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