Are Scores on English and French Versions of the PHQ-9 Comparable? An Assessment of Differential Item Functioning
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical research increasingly utilizes patient-reported outcome measures administered and scored in different languages. In order to pool or compare outcomes from different language versions, instruments should be measurement equivalent across linguistic groups. The objective of this study was to examine the cross-language measurement equivalence of the Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) between English- and French-speaking Canadian patients with systemic sclerosis (SSc). METHODS: The sample consisted of 739 English- and 221 French-speaking SSc patients. Multiple-Indicator Multiple-Cause (MIMIC) modeling was used to identify items displaying possible differential item functioning (DIF). RESULTS: A one-factor model for the PHQ-9 fit the data well in both English- and French-speaking samples. Statistically significant DIF was found for 3 of 9 items on the PHQ-9. However, the overall estimate in depression latent scores between English- and French-speaking respondents was not influenced substantively by DIF. CONCLUSIONS: Although there were several PHQ-9 items with evidence of minor DIF, there was no evidence that these differences influenced overall scores meaningfully. The PHQ-9 can reasonably be used without adjustment in Canadian English- and French-speaking samples. Analyses assessing measurement equivalence should be routinely conducted prior to pooling data from English and French versions of patient-reported outcome measures.
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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 | 0,018 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».