Reasonable Psychometric Standards for Self-Report Outcome Measures in Audiological Rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
This brief review article addresses the quality of self-report rating scale outcome measures in relation to audiological rehabilitation with hearing aids. It is intended to assist those who may wish to evaluate, select, or adapt existing self-report measurement tools, or to develop new ones. The focus is not on specific scales but on the key issues in scale development and evaluation. A modern perspective is presented. Areas addressed include measurement goal definition, specification of the target population, the importance of conceptual frameworks, evaluation of reliability, validity and responsiveness, and production of norms. Reliability includes internal consistency and test-retest reliability concepts, related statistical measures such as the standard error of measurement, confidence intervals and critical differences, and some specific numerical criteria. Validity includes construct, content, face and criterion validities. Responsiveness includes some principles in the measurement of change, causes of poor responsiveness, reliability of change measures, and effect size. Concluding remarks touch on the practicality of self-report scales. It is emphasized that measurement goals and target population characteristics must be defined precisely, that existing measures should be evaluated carefully before undertaking new development, that the properties of any measure may depend strongly on its purpose and context of use, and that quantitative statistical criteria should guide the evaluation of measures as well as the design of experiments or clinical trials.
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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 | 0,190 | 0,289 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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 ».