Getting ready for transition to adult care: Tool validation and multi‐informant strategy using the Transition Readiness Assessment Questionnaire in pediatrics
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Transitioning from pediatric to adult healthcare can be challenging and lead to severe consequences if done suboptimally. The Transition Readiness Assessment Questionnaire (TRAQ) was developed to assess adolescent and young adult (AYA) patients' transition readiness. In this study, we aimed to (1) document the psychometric properties of the French-language version of the TRAQ (TRAQ-FR), (2) assess agreements and discrepancies between AYA patients' and their primary caregivers' TRAQ-FR scores, and (3) identify transition readiness contributors. METHODS: French-speaking AYA patients (n = 175) and primary caregivers (n = 168) were recruited from five clinics in a tertiary Canadian hospital and asked to complete the TRAQ-FR, the Pediatric Quality of Life Inventory™ 4.0 (PedsQL™ 4.0), and a sociodemographic questionnaire. The validity of the TRAQ-FR was assessed using confirmatory factor analyses (CFA). Agreements and discrepancies were evaluated using intraclass correlation coefficients and paired-sample t tests. Contributors of transition readiness were identified using regression analyses. RESULTS: The five-factor model of the TRAQ was supported, with the TRAQ-FR global scale showing good internal consistency for both AYA patients' and primary caregivers' scores (α = .85-.87). AYA patients and primary caregivers showed good absolute agreement on the TRAQ-FR global scale with AYA patients scoring higher than primary caregivers (ICC = .80; d = .25). AYA patients' age and sex were found to be contributors of transition readiness. CONCLUSIONS: The TRAQ-FR was found to have good psychometric properties when completed by both AYA patients and primary caregivers. Additional research is needed to explore the predictive validity and clinical use of the TRAQ-FR.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 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 ».