Malocclusion Impact Scale for Early Childhood (MIS-EC): development and validation
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to develop and validate the Malocclusion Impact Scale for Early Childhood (MIS-EC), a malocclusion-specific measure of oral health-related quality of life (OHRQoL) of children aged 3-5 years and their parents/caregivers. A pool of items was analysed to identify those relevant to the assessment of the impact of malocclusion on OHRQoL. Dental professionals and mothers of children with and without malocclusion rated the importance of these items. The final version of the MIS-EC was evaluated in a cross-sectional study comprising 381 parents of children aged 3-5 years to assess construct validity, internal consistency and test-retest reliability. Twenty-two items were identified from item pooling. After item reduction, eight items were chosen to constitute the MIS-EC, in addition to two general questions. The MIS-EC demonstrated good internal consistency (Cronbach's alpha = 0.79 for the Child Impact section and 0.53 for the Family Impact section), and excellent test-retest reliability (ICC = 0.94), floor effect was 55.7% and ceiling effect 0%. MIS-EC scores indicating worse OHRQoL were significantly associated with the presence of malocclusion (p < 0.05). The MIS-EC is reliable and valid for assessing the impact of malocclusion on the OHRQoL of preschool children and their parents/caregivers.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».