FACE-Q Craniofacial Module: Part 1 validation of CLEFT-Q scales for use in children and young adults with facial conditions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The CLEFT-Q includes 12 independently functioning scales that measure appearance (face, nose, nostrils, teeth, lips, jaws), health-related quality of life (psychological, social, school, speech distress), and speech function, and an eating/drinking checklist. Previous qualitative research revealed that the CLEFT-Q has content validity in noncleft craniofacial conditions. This study aimed to examine the psychometric performance of the CLEFT-Q in an international sample of patients with a broad range of facial conditions. METHODS: Data were collected between October 2016 and December 2019 from 2132 patients aged 8 to 29 years with noncleft facial conditions. Rasch measurement theory (RMT) analysis was used to examine Differential Item Function (DIF) by comparing the original CLEFT-Q sample and the new FACE-Q craniofacial sample. Reliability and validity of the scales in a combined cleft and craniofacial sample (n=4743) were examined. RESULTS: DIF was found for 23 CLEFT-Q items when the datasets for the two samples were compared. When items with DIF were split by sample, correlations between the original and split person locations showed that DIF had negligible impact on scale scoring (correlations ≥0.995). In the combined sample, RMT analysis led to the retention of original content for ten CLEFT-Q scales, modification of the Teeth scale, and the addition of an Eating/Drinking scale. Data obtained fit with the Rasch model for 11 scales (exception School, p=0.04). Person Separation Index and Cronbach alpha values met the criteria. CONCLUSION: The scales described in this study can be used to measure outcomes in children and young adults with cleft and noncleft craniofacial conditions.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».