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Enregistrement W2097233068 · doi:10.1111/j.1600-0528.2006.00361.x

The concept of validity in sociodental indicators and oral health‐related quality‐of‐life measures

2007· article· en· W2097233068 sur OpenAlexafffund
Mario Brondani, Michael I. MacEntee

Notice bibliographique

RevueCommunity Dentistry And Oral Epidemiology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Health and Care Utilization
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)Oral healthContent validityQuality (philosophy)PsychometricsPredictive validityApplied psychologyClinical psychologyPsychologyNursingFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Most of the psychometric instruments used to measure quality of life associated with oral impairment and disability from the perspectives of older adults focus on negative experiences, and pay little attention to the possibility of positive reactions to disablement. This oversight challenges the validity of the instruments in current use, and raises questions about the process used to validate them. OBJECTIVES: In this study, we consider the general attributes of psychometric validity, and how they have been applied to oral health-related instruments. CONCLUSIONS AND RECOMMENDATIONS: The psychometric characteristics and predictive validity of existing dental instruments are still weak, probably because the instruments fail to address the broad range of personal variables that influence oral health, disability and quality of life. We recommend, therefore, that a continuous process of validation be adopted to include: (1) assessments of the theoretical framework supporting the instruments; (2) evaluations of the focus and structure of the questions used; and (3) enhancements of the prediction value of instruments applicable to oral health-related beliefs and behaviours.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,205
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,449
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,795
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2050,449
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0020,019
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,175
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations75
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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