Adaptation of a standardized self-reported cost questionnaire specific for the severe burn injury population (BI-CoPaQ)
Notice bibliographique
Résumé
Severe burn injuries (SBIs) are known to pose a significant burden on patients, caregivers, and the healthcare system. Yet, scarce data on the short and long-term clinical and economic impacts of these injuries limit the development of evidence-informed strategies and policies to better care for these patients. To fill in this gap, we adapted a previously validated self-reported out-of-pocket cost measurement questionnaire, the Cost for Patients Questionnaire (CoPaQ), to the severe burn injury survivor context. We conducted one-on-one cognitive semi-structured interviews with burn injury survivors, their caregivers, and healthcare providers to identify elements of the CoPaQ's structure and content that needed to be revised to adapt to the specific health care trajectory, service utilization, needs and expenses incurred by adult severe burn injury survivors and their caregivers. Summative content analysis was used to identify items needing to be modified, deleted, or added. Based on this information, a preliminary version of a Burn Injury Cost for Patients Questionnaire (BI-CoPaQ) was developed and subsequently pre-tested on a small sample of SBIs survivors. Further validation of this tool will be required before BI-CoPaQ can be used as the standard for the estimation of the financial burden of SBIs in this population.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».