A Systematic Literature Review on the Application of Rasch Analysis in Musculoskeletal Disease — A Special Interest Group Report of OMERACT 11
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Rasch measurement model provides robust analysis of the internal construct validity of outcome measures. We reviewed the application of Rasch analysis in musculoskeletal medicine as part of the work leading to discussion in a Special Interest Group in Rasch Analysis at Outcome Measures in Rheumatology 11. METHODS: A systematic literature review of SCOPUS and MEDLINE was performed (January 1, 1985, to February 29, 2012. Original research reports in English using "Rasch" or "Item Response Theory" in musculoskeletal diseases were assessed by 2 independent reviewers. The topics of focus and analysis methodology details were recorded. RESULTS: Of 212 articles reviewed, 114 were included. The number of publications rose from 1 in 1991-1992 to 23 in 2011-February 2012. Disease areas included rheumatoid arthritis (28%), osteoarthritis (16.6%), and general musculoskeletal disorders (43%). Sixty-six reports (57.9%) evaluated psychometric properties of existing scales and 35 (30.7%) involved development of new scales. Nine articles (7.9%) were on methodology illustration. Four articles were on item banking and computer adaptive testing. A majority of the articles reported fit statistics, while the basic Rasch model assumption (i.e., unidimensionality) was examined in only 57.2% of the articles. An improvement in reporting qualities with Rasch articles was noted over time. In addition, only 11.4% of the articles provided a transformation table for interval scale measurement in clinical practice. CONCLUSION: The Rasch model has been increasingly used in rheumatology over the last 2 decades in a wide range of applications. The majority of the articles demonstrated reasonable quality of reporting. Improvements in quality of reporting over time were revealed.
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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 | 0,031 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,032 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».