Getting ready for transition to adult care : tool validation and multi-informant strategy using the Transition Readiness Assessment Questionnaire (TRAQ) in pediatrics
Bibliographic record
Abstract
Introduction : La transition des soins pédiatriques aux soins pour adultes peut être difficile. Si elle est réalisée de façon sous-optimale, cela peut entraîner de graves conséquences. Afin de mesurer la préparation à la transition de patients adolescents et jeunes adultes (AJA), le Transition Readiness Assessment Questionnaire (TRAQ) a été développé. Les objectifs de l’étude sont de 1) documenter les propriétés psychométriques de la version française du TRAQ (TRAQ-FR), 2) évaluer le degré d’accord sur le TRAQ-FR entre les AJA et leurs aidants naturels et 3) identifier les prédicteurs de la préparation à la transition. Méthodologie : Des AJA francophones (n=175) et leurs aidants naturels (n=168) ont été recrutés dans cinq cliniques d’un hôpital tertiaire canadien et ont complété le TRAQ-FR, le Pediatric Quality of Life Inventory Version 4.0 (PedsQLTM 4.0) et un questionnaire sociodémographique. La validité du TRAQ-FR a été déterminée en réalisant des analyses factorielles confirmatoires. Les accords et différences ont été mesurés en calculant des corrélations intra-classe et des tests-t pour échantillons appariés. Des prédicteurs de la préparation à la transition ont été identifiés par des régressions multivariées. Résultats : Le modèle à cinq facteurs du TRAQ est soutenu par les données et l’échelle globale du TRAQ-FR montre une bonne cohérence interne pour les scores des AJA et des aidants naturels (a=.85-.87). Le degré d’accord absolu sur l’échelle globale du TRAQ-FR est bon entre les informants (ICC=.80; d=.25), les AJA rapportant un score plus élevé que leurs aidants naturels. L’âge et le sexe des AJA sont des prédicteurs de la préparation à la transition. Conclusion : Le TRAQ-FR a de bonnes propriétés psychométriques lorsqu’il est complété par les AJA et leurs aidants naturels. Des études futures devraient explorer la validité prédictive et l’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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.045 | 0.059 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".