Impact of Completing FACE-Q Craniofacial Module Scales on Children and Young Adults with Facial Differences: An International Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The FACE-Q Craniofacial Module measures outcomes that matter to patients with diverse craniofacial conditions. However, it is not known whether completing a patient-reported outcome measure (PROM) has a negative impact on patients, particularly children. This study aims to investigate the impact of completing the FACE-Q Craniofacial Module and identify factors associated with a negative impact. METHODS: Participants were between 8 and 29 years of age, had a facial difference, and completed at least one module of the FACE-Q Craniofacial Module as part of the international field-test study between December of 2016 and 2019. Participants were asked three questions: "Did you like or dislike answering this questionnaire?" "Did answering these questions change how you feel about how you look?" and "Did answering this questionnaire make you feel unhappy or happy?" Univariate and multivariable logistic regression analyses were used to evaluate variables associated with a negative response. RESULTS: The sample included 927 participants. Most patients responded neutrally to all impact questions: 42.7% neither disliked nor liked the questionnaire; 76.6% felt the same about how they looked; and 72.7% felt neither unhappy nor happy after completion. Negative responses represented a small proportion of patients across all three impact questions (<13.2%). Increased craniofacial severity, more scales completed, and lower scores on all FACE-Q scales were associated with negative responses for all three impact questions ( P <0.01). CONCLUSIONS: This study provides evidence that the FACE-Q Craniofacial Module is acceptable for most participants. Clinicians and study investigators should follow up with patients after completing this PROM to address areas of concern in scale scores. CLINICAL QUESTION/LEVEL OF EVIDENCE: Risk, III.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».