Psychosocial Outcomes in Children with Cleft Lip and/or Palate: Associations of Demographic, Cleft Morphologic, and Treatment-Related Variables
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine associations of demographic, morphologic, and treatment protocol parameters with quality of life (QoL), appearance/speech satisfaction, and psychological adjustment. DESIGN: Observational study utilizing retrospective report of protocol variables and current outcome variables. SETTING: Six North American cleft treatment clinics. PARTICIPANTS: Children, ages 8.0-10.99 years, with Cleft Lip ± Alveolus, Cleft Palate, Cleft Lip and Palate, and parents (N = 284). OUTCOME MEASURES: Pediatric QoL Inventory (PedsQL): Parent, Child, Family Impact Module (FIM); Patient Reported Outcome Measurement Information System (PROMIS); Child Behavior Checklist (CBCL); CLEFT-Q. RESULTS: .05) between socioeconomic status, race, and age at assessment and parent- and self-reported measures. Females had higher PROMIS Depression (β=.20) but lower CBCL Affective (β = -.16) and PROMIS Stigma scores (β= -.24). Incomplete cleft lip was associated with lower PROMIS Depression, and more positive ratings of CLEFT-Q: Nose, Nostril, Lip Scar; CBCL Competence scores, (βs = -.17 to .17). Younger Age at Lip Closure was associated with higher CBCL School Competence (β= -.18). Younger Age at Palate Closure was associated with higher Child PedsQL Total, Physical, Psychosocial QoL, and better CLEFT-Q Speech Function (βs = -.18 to -.15). Furlow Palatoplasty was associated with more CBCL Externalizing Problems (β = .17) higher CBCL Activities (β = .16). For all diagnoses, fewer Total Cleft-Related Surgeries was associated with lower PROMIS Stigma and higher CBCL Total Competence and Activities (βs = -.16 to .15). CONCLUSIONS: Demographic characteristics, lip morphology, and treatment variables are related to later psychological functioning.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».