A Qualitative Exploration of Current Approaches to Evaluation and Treatment Decision-Making for Velopharyngeal Insufficiency Following Cleft Palate Repair
Notice bibliographique
Résumé
ObjectiveTo explore current approaches to evaluation and treatment decision-making for velopharyngeal insufficiency (VPI) following cleft palate repair.DesignCross-sectional, qualitative study.Setting/participantsParticipants included 28 surgeons and 17 speech-language pathologists (SLPs) from 12 cleft teams in the United States and Canada.InterventionsSemi-structured, qualitative interviews were conducted exploring participants' current approaches to VPI evaluation and treatment decision-making. Data were analyzed using thematic analysis.ResultsParticipants viewed VPI evaluation as a joint effort of surgeons and SLPs. SLPs were entrusted to conduct formal speech evaluations. All teams completed a perceptual evaluation of speech resonance that included spontaneous speech and phrase repetition. Teams varied in their use of patient questionnaires and nasometry. Most teams performed nasoendoscopy as part of their evaluation, although providers noted limited cooperation in younger children and those with developmental delay. Treatment decision-making occurred either as a joint effort between the evaluating surgeon and SLP or exclusively by the surgeon. Most surgeons employed a personalized approach to treatment decision-making, with 19 distinct approaches described. Elements frequently considered in surgical procedure selection included velopharyngeal gap size and closure pattern as seen on nasoendoscopy. Providers were satisfied with their current approach, although most identified opportunities for improvement.ConclusionsCleft teams have individualized approaches to VPI evaluation and treatment decision-making, with the only common element being completion of a perceptual speech evaluation by an SLP. These findings suggest that efforts to implement new approaches will need to be customized to each team's current process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».