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Enregistrement W7132929464

Developing a Patient-Reported Outcome Measure for Amputation (PRO-AMP)

2023· dissertation· W7132929464 sur OpenAlexaff
Stephanie Rose Cimino

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2023
Typedissertation
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueProsthetics and Rehabilitation Robotics
Établissements canadiensToronto Rehabilitation Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPromAmputationQualitative researchCognitionQuality of life (healthcare)Lower limb amputationMental healthLimb amputation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Lower limb amputation (LLA) can be a life altering event that negatively influences quality of life (QoL). Patient-reported outcome measures (PROMs) are important tools that can be used to better understand how LLA influences a person’s life. To date, there are few PROMs that have been specifically developed for persons with LLA that capture the overall picture of QoL for this population. While generic measures of QoL can give us valuable information that can be compared across populations, condition-specific measures are better suited for obtaining a more nuanced understanding of living with LLA. Objective: The aim of this dissertation was to develop a PROM for amputation that incorporates the experiences of persons with LLA (PRO-AMP). Methods: Three studies were undertaken: 1) a scoping review, 2) a qualitative study and 3) the development of the PRO-AMP. PRO-AMP development was guided by the steps outlined by Haywood and colleagues. Items were generated using the findings from study one and two as well as additional qualitative data, knowledge syntheses, and stakeholder input. Cognitive interviews were conducted to determine the validity and acceptability of the items to the target population. Analysis of the cognitive interviews was done using the Question Appraisal System-99. Results: One hundred and forty items were developed from 55 qualitative interviews, five knowledge syntheses and expert review (n=11). The initial item bank was organized into six main headings for ease of administration: 1) general health (n=6), 2) mental health (n=26), 3) mobility/function (n=32), 4) occupation (n=34), 5) physical health (n=24), and 6) relationships (n=18). Twenty-four participants with LLA completed the first round and second round of cognitive interviews. The most common sources of error during the first round were vague terminology and lack of reference/time period. Six questions were refined and re-administered with no additional major problems being identified. Conclusion: The outcome of this dissertation was the development of the PRO-AMP which will fill an important gap in understanding the impact of LLA on an individual’s QoL. By using an established PROM development process, it ensures that the newly developed measure will be meaningful to the LLA population.

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)0,002
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,319
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,283 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2023
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