Rasch analysis of the Patient Rated Elbow Evaluation questionnaire
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Patient Rated Elbow Evaluation (PREE) was developed as an elbow joint specific measure of pain and disability and validated with classical psychometric methods. More recently, Rasch analysis has contributed new methods for analyzing the clinical measurement properties of self-report outcome measures. The objective of the study was to determine aspects of validity of the PREE using the Rasch model to assess the overall fit of the PREE data, the response scaling, individual item fit, differential item functioning (DIF), local dependency, unidimensionality and person separation index (PSI). METHODS: A convenience sample of 236 patients (Age range 21-79 years; M: F- 97:139) with elbow disorders were recruited from the Roth│McFarlane Hand and Upper Limb Centre, London, Ontario, Canada. The baseline scores of the PREE were used. Rasch analysis was conducted using RUMM 2030 software on the 3 sub scales of the PREE separately. RESULTS: The 3 sub scales showed misfit initially with disordered thresholds on17 out of 20 items), uniform DIF was observed for two items ("Carrying a 10lbs object" from specific activities subscale for age group; and "household work" from the usual activities subscale for gender); multidimensionality and local dependency. The Pain subscale satisfied Rasch expectations when item 2 "Pain - At rest" was split for age group, while the usual activities subscale readily stood up to Rasch requirements when the item 2 "household work" was split for gender. The specific activities subscale demonstrated fit to the Rasch model when sub test analysis accounted for local dependency. All three subscales of the PREE were well targeted and had high reliability (PSI >0.80). CONCLUSION: The three subscales of the PREE appear to be robust when tested against the Rasch model when subject to a few alterations. The value of changing the 0-10 format is questionable given its widespread use; further Rasch-based analysis of whether these findings are stable in other samples is warranted.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».