Optimizing the Psychosocial Function Measures in the International Consortium for Health Outcomes Measurement Standard Set for Cleft
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To ensure the feasibility of implementing PROMs in clinical practice, they must be continually appraised for undue burden placed on patients and clinicians and their usefulness for decision-making. This study assesses correlations between the CLEFT-Q psychosocial scales in the International Consortium for Health Outcomes Measurement Standard Set for cleft and explores their associations with patient characteristics and psychosocial care referral. METHODS: Spearman correlation coefficients were calculated for CLEFT-Q psychological function, social function, school function, face, speech function, and speech-related distress scales. Logistic regressions were used to assess the association of cleft phenotype, syndrome, sex, and adoption status on scale scores and clinical referral to psychosocial care for further evaluation and management. RESULTS: Data were obtained from 3067 patients with cleft lip and/or palate at three centers. Strong correlations were observed between social function and psychological function (r > 0.69) and school function (r > 0.78) scales. Correlation between school function and psychological function scales was lower (r = 0.59 to 0.68). Genetic syndrome (OR, 2.37; 95% CI, 1.04 to 5.41), psychological function (OR, 0.92; 95% CI, 0.88 to 0.97), school function (OR, 0.94; 95% CI, 0.90 to 0.98), and face (OR, 0.96; 95% CI, 0.94 to 0.98) were significant predictors for referral to psychosocial care. CONCLUSIONS: Because social function as measured by the CLEFT-Q showed strong correlations with both school and psychological function, its additional value for measuring psychosocial function within the Standard Set is limited, and it is reasonable to consider removing this scale from the International Consortium for Health Outcomes Measurement Standard Set for cleft.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».