Establishing Reliability and Validity of the FACE-Q Craniofacial Module for Pediatric Head and Neck Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: We aimed to establish content validity and assess the psychometric properties of the FACE-Q Craniofacial Module, a patient-reported outcome measure, for use in pediatric and adolescent patients with head and neck cancer (HNC). Methods: To establish content validity (Part 1), between June 2017 and August 2019, cognitive interviews were conducted with survivors of pediatric HNC ( n = 15), and input was obtained from clinical experts ( n = 21). To examine item and scale performance (Part 2), Rasch Measurement Theory (RMT) analysis was performed using data from two international studies ( n = 121). Results: Part 1: Qualitative data from 15 survivors and input from 21 experts provided evidence to support the use of the FACE-Q Craniofacial Module in pediatric HNC. Part 2: The field-test study sample included 121 survivors of pediatric HNC. RMT analysis provided evidence of reliability and validity for 10 FACE-Q scales. Data for each scale fit the RMT model. Scale reliability was high, with Person Separation Index and Cronbach's alpha values ≥0.82 for 9 scales. Mean scores on the Appearance, Psychological, and Social scales were higher for those who liked aspects of their face more. For participants with (vs. without) a facial difference, mean scores were lower for the Face, Jaws, Psychological, and Social scales. Conclusion: The FACE-Q Craniofacial Module evidenced reliability and validity for HNC survivors aged 8–29 years and can be used in research and clinical care to measure quality of life of pediatric survivors with HNC.
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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 | 0,014 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».