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Enregistrement W4409964910 · doi:10.1111/cdoe.13041

Development and Content Validity of the International Association for Disability and Oral Health Universal Case Mix Tool: A Consensus Study

2025· article· en· W4409964910 sur OpenAlexfundno aff
Caoimhin Mac Giolla Phadraig, Denise Faulks, Colman McGrath, Alison Dougall, Gustavo Fabián Molina

Notice bibliographique

RevueCommunity Dentistry And Oral Epidemiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Health and Care Utilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidade de Santiago de CompostelaSchulich School of Medicine and DentistryUniversidad de ChileThammasat UniversityMedizinische Universität WienUniversidad de ValparaísoUniversiteit GentUniversität WienUniversity of AdelaideIrish Research eLibraryUniversity of SydneySchulich School of Medicine and Dentistry, Western UniversitySeoul National UniversityUniversity of OtagoTrinity College DublinKing's College LondonKementerian Kesihatan MalaysiaSouth Carolina Department of AgricultureUniformed Services University of the Health SciencesEast Carolina UniversityUniversity of South CarolinaUniversity of Pennsylvania
Mots-clésCLARITYMedicineDelphi methodContent validityPopulationClinical psychologyPsychometricsArtificial intelligenceComputer scienceEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To develop the International Association for Disability and Oral Health Universal Case Mix Tool (iADH UCMT) that rates case complexity in the delivery of oral healthcare. METHODS: A modified e-Delphi survey sought consensus on the content of a universal Case Mix Tool to rate the degree of adaptation over and above that required for the general population, with respect to time, resources and/or expertise necessary to provide high-quality care and equitable outcomes. The survey consisted of candidate domains, ratings and descriptors, following a scoping review of the literature. The consensus threshold was set a priori at ≥ 75% agreement. Expert agreement was sought on both content and wording, and free text comments were subsequently used to refine the exact wording of each domain and descriptor. A consensus meeting followed to rate descriptors for cultural acceptability and clarity, using 5-point Likert scales. Terms were aligned linguistically to ensure consistency across domains, scores and descriptors, and a glossary of definitions was refined. RESULTS: From the 70 registrants, 40 completed the survey (participation rate 59.7%). Respondents demonstrated a high level of agreement regarding the appropriateness of the seven domains, with agreement ranging from 90% to 100%. Consensus for rating descriptors was also high (85%-95%). Twenty-seven panellists and five development team members attended the consensus meeting, where cultural acceptability (means ranged from 4.6 to 4.8) and clarity (means ranged from 4.2 to 4.7) were demonstrated across domains. This consensus process produced an iADH Universal Case Mix Tool consisting of seven domains: Communication; Dental behaviour support; Medical status; Risk factors for oral disease and dysfunction; Autonomy; Legal and ethical barriers; and, Access to adapted care at the services, systems and policies level. Each Domain has four possible ratings to reflect the degree of adaptation required with respect to time, resources and/or expertise necessary to provide high-quality care and equitable outcomes. The domains, ratings and descriptors were found to be appropriate, clear and culturally acceptable. CONCLUSIONS: An international panel developed a Universal Case Mix Tool to rate complexity in the delivery of oral health care. Acceptable content validity was confirmed, and further psychometric testing is planned.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,232
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,194 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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