Thematic Analysis of Canadian Patient-Reported Outcomes in Facial Nerve Paralysis: A Combined Interpretive Description and Modified Delphi Approach
Notice bibliographique
Résumé
Background: In facial nerve dysfunction literature, subjective reporting tools lack essential construct validity arising from a patient-driven design process. Objective: Elicit patient-identified themes of importance pertaining to disease course in facial nerve dysfunction from a variety of etiologies. Methods: Twenty participant interviews were conducted from a standardized script and analyzed using a thematic analysis framework. Subsequently, four participants participated in a modified Delphi focus group for consensus of relative theme and domain importance. Results: Upon thematic analysis of 315 codable phrases, 33 codes were sorted into six domains. In descending order: smiling, facial symmetry, surgical access, self-consciousness, eye care, eating, lip movement, eye closure, beverage consumption, speech, chewing, drooling, eyebrow raise, mouth closure, and ptotic vision limitations were identified as the most important aspects of disease course. Care experience, defined as areas of interaction with the health care system in which patients felt strongly about their care or outcome, was the most important domain to participants. Conclusion: Patients with facial nerve dysfunction identified care experience as the highest domain of importance, and value smiling, facial symmetry, and access to surgical treatments.
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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 | 0,109 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».