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Record W6991409316

Getting ready for transition to adult care : tool validation and multi-informant strategy using the Transition Readiness Assessment Questionnaire (TRAQ) in pediatrics

2020· dissertation· fr· W6991409316 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2020
Typedissertation
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicAdolescent and Pediatric Healthcare
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsValidation testAdult careAdolescent developmentChild and adolescent psychiatry
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction : La transition des soins pédiatriques aux soins pour adultes peut être difficile. Si elle \nest réalisée de façon sous-optimale, cela peut entraîner de graves conséquences. Afin de mesurer \nla préparation à la transition de patients adolescents et jeunes adultes (AJA), le Transition \nReadiness Assessment Questionnaire (TRAQ) a été développé. Les objectifs de l’étude sont de 1) \ndocumenter les propriétés psychométriques de la version française du TRAQ (TRAQ-FR), 2) \névaluer le degré d’accord sur le TRAQ-FR entre les AJA et leurs aidants naturels et 3) identifier \nles prédicteurs de la préparation à la transition. \nMéthodologie : Des AJA francophones (n=175) et leurs aidants naturels (n=168) ont été recrutés \ndans cinq cliniques d’un hôpital tertiaire canadien et ont complété le TRAQ-FR, le Pediatric \nQuality of Life Inventory Version 4.0 (PedsQLTM 4.0) et un questionnaire sociodémographique. La \nvalidité du TRAQ-FR a été déterminée en réalisant des analyses factorielles confirmatoires. Les \naccords et différences ont été mesurés en calculant des corrélations intra-classe et des tests-t pour \néchantillons appariés. Des prédicteurs de la préparation à la transition ont été identifiés par des \nrégressions multivariées. \nRésultats : Le modèle à cinq facteurs du TRAQ est soutenu par les données et l’échelle globale du \nTRAQ-FR montre une bonne cohérence interne pour les scores des AJA et des aidants naturels \n(a=.85-.87). Le degré d’accord absolu sur l’échelle globale du TRAQ-FR est bon entre les \ninformants (ICC=.80; d=.25), les AJA rapportant un score plus élevé que leurs aidants naturels. \nL’âge et le sexe des AJA sont des prédicteurs de la préparation à la transition. \nConclusion : Le TRAQ-FR a de bonnes propriétés psychométriques lorsqu’il est complété par les \nAJA et leurs aidants naturels. Des études futures devraient explorer la validité prédictive et \nl’utilisation clinique du TRAQ-FR.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.039
metaresearch head score (Gemma)0.063
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.039
Threshold uncertainty score0.208

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0390.063
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.002
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.028
GPT teacher head0.308
Teacher spread0.280 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2020
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