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Enregistrement W4391786302 · doi:10.1007/s40273-024-01357-z

Exploring the Use of Pictorial Approaches in the Development of Paediatric Patient-Reported Outcome Instruments: A Systematic Review

2024· review· en· W4391786302 sur OpenAlexaff
Christine Mpundu‐Kaambwa, Norma B. Bulamu, Lauren Lines, Gang Chen, David G. T. Whitehurst, Kim Dalziel, Nancy Devlin, Julie Ratcliffe

Notice bibliographique

RevuePharmacoEconomics · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesEuroQol Research FoundationFlinders UniversityUniversity of Technology SydneyAustralian Government
Mots-clésPatient-reported outcomeContext (archaeology)Inclusion (mineral)Likert scaleQuality of life (healthcare)Systematic reviewMedicineQuality of Life ResearchMEDLINEPsychologyMedical educationFamily medicineNursingPublic healthDevelopmental psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Children may find self-reporting health-related quality of life (HRQoL) using patient-reported outcome measures (PROMs) presented in text-based formats difficult, particularly younger children and children with developmental delays or chronic illness. In such cases, pictorial PROMs (where pictorial representations are used alongside or to replace text) may offer a valid alternative. AIM: This systematic literature review focused on identifying and describing paediatric PROMs that incorporate pictorial approaches, providing children with more effective means to express their HRQoL. METHODS: Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines were followed. Seven electronic databases were searched from inception to 1 March 2022. There were no country restrictions applied to the search; all English-language studies were considered for inclusion in the review. Characteristics and development methods of the identified pictorial PROMs were evaluated against context-specific good practice guidelines published by The Professional Society for Health Economics and Outcomes Research (ISPOR). RESULTS: A total of 22 paediatric pictorial PROMs, comprising 28 unique versions, were identified. These PROMs were predominantly developed in the USA and the UK, targeting children aged 3-18 years. Likert scales with pictorial anchors, particularly happy-sad faces, were commonly used for response options, appearing in 15 (54%) of the PROMs. Various graphic methods, such as happy-sad faces, cartoons, and thermometers, were adapted to specific content domains. These PROMs covered a wide range of domains, including physical and emotional health and social functioning. Emphasis was placed on content validity, including active child participation in developing pictorial elements. Notably, children's participation was sought during the development of the pictorial elements for 13 (46%) of the PROMs. Various development methods were employed, with 43% of paediatric PROMs using literature reviews, 43% using focus groups, and 32% involving expert consultation. Interviews emerged as the primary method, being employed in 61% of the studies. Additionally, three measures specifically addressed cross-cultural considerations. CONCLUSION: Paediatric pictorial PROMs offer child-friendly tools for assessing HRQoL for application with children who find reading and understanding text-based PROMs challenging. There is some evidence that pictorial PROMs facilitate self-report in this population and improve measurement properties compared to text-only PROMs. Further research is needed to develop, validate, and test paediatric pictorial PROMs, with an emphasis on including children from the inception in the co-design process.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,565
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,487
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,092 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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