The Impact of Test Medium on Use of Visual Analogue Scales
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.
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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 | 0,067 | 0,346 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».