The Impact of Test Medium on Use of Visual Analogue Scales
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Visual analog scales are frequently used as a means of allowing participants to rate symptoms during clinical trials. The accuracy and reproducibility of these scales play an important role in determining the experimental value of the data they provide. This study was initiated to compare the data collected using paper- and computer-based (Tablet PC) analog scales to better understand the variability in data provided by a visual analog scale. METHODS: Thirty participants rated ocular comfort, redness, and clarity of vision (right and left eyes) on a nondemarcated horizontal line on both paper and a Tablet PC. Measurements were taken in the morning between the hours of 8:30 and 10:30 am and again the same day between 2:30 and 4:30 pm. RESULTS: The mean difference between the measures recorded in the morning for the 2 media was 2.6 +/- 0.9 (confidence intervals, 2 standard errors of the differences) units on a 100 unit scale, with the Tablet PC having the higher mean measure. The limits of agreement (2 standard deviations of the differences) was 9.4 units. Comparing the difference of the differences (1.0 +/- 1.3) between the 2 methods of measure (morning vs. afternoon) the visual analog scales on the Tablet PC seemed to have good reproducibility of agreement in comparison with the paper version. CONCLUSIONS: Discrepancy analysis yielded no significant difference and slight bias between paper- and computer-based analog scales. Repeatability of measures using the Tablet PC was also demonstrated. These results suggest that the choice of medium does not significantly influence the outcome for subjective analog scales.
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.
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 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle