An international scoring system for self-reported health complaints in adolescents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Aimed to develop a unitary scoring system for the 'Health Behaviour in school-aged Children' (HBSC) symptom checklist that would facilitate cross-national comparisons and interpretation. Rasch measurement analysis and investigation of differential item functioning (DIF) were conducted. METHODS: Data were obtained from the 'WHO collaborative study HBSC 2001/2002'. A total of 162,305 students aged 11, 13 and 15 years from 35 European and North American Countries were surveyed. Unidimensionality of the items and local independence were tested using means of confirmatory factor analysis. DIF across countries, age groups and gender was investigated using a logistic regression procedure. Item and person parameters were estimated according to the Rating Scale Model (RSM). RESULTS: All items proved to be unidimensional. One item displayed noticeable DIF across countries and was discarded. The remaining items were functioning equally across subgroups. The RSM analysis resulted in Rasch model conform item parameter estimation. Infit mean square values between 0.84 and 1.35 revealed acceptable item fit. CONCLUSION: The control of DIF enables comparable and unbiased assessment of subjective health complaints across countries, age groups and gender. A scoring algorithm could be developed which enables a cross-cultural comparable and interval-scaled assessment of subjective health complaints.
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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 | 0,013 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».