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Enregistrement W4393992635 · doi:10.1111/apa.17228

How to measure patient and family important outcomes in extremely preterm infants: A scoping review

2024· review· en· W4393992635 sur OpenAlexafffund
Anne Synnes, Mei Mei Lam, M. Florencia Ricci, Paige Church, Marie‐Noëlle Simard, Jill G. Zwicker, Thuy Mai Luu

Notice bibliographique

RevueActa Paediatrica · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversité de MontréalUniversity of ManitobaChildren's Hospital Research Institute of ManitobaBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchStrategy for Patient-Oriented ResearchMichael Smith Health Research BCFaculty of Medicine, University of British Columbia
Mots-clésAuditMental healthMeasure (data warehouse)MedicineData collectionPsychologyQuality of life (healthcare)Clinical psychologyPediatricsFamily medicineNursingPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: Parents of children born preterm have identified outcomes to be measured for audit and research at 18-24 months of age: child well-being, quality of life/function, socio-emotional/behavioural outcomes, respiratory, feeding, sleeping, and caregiver mental health. The aim was to identify the best tools to measure these seven domains. METHODS: Seven working groups completed literature reviews and evaluated potential tools to measure these outcomes in children aged 18-24 months. A group of experts and parents voted on the preferred tools in a workshop and by questionnaire. Consensus was 80% agreement. RESULTS: Consensus was obtained for seven brief, inexpensive, parent friendly valid measures available in English or French for use in a minimum dataset and potential alternative measures for use in funded research. CONCLUSION: Valid questionnaires and tools to measure parent-identified outcomes in young preterm children exist. This study will facilitate research and collection of data important to families.

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)0,001
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,713
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeAutre devis
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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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