Evaluating Asthma Control: A Comparison of Measures Using an Item Response Theory Approach
Notice bibliographique
Résumé
Self-reported symptoms, FEV(1), and clinician judgment are all used to evaluate asthma control. The relative utility of each measure of control cannot be easily assessed. Item response theory (IRT) approaches allow for the direct comparison of the utility of different types of measures used to assess control. The objective of this study was to evaluate the validity and reliability of evaluating asthma control using symptom, clinical, and physiologic measures by applying an IRT approach. Subjects receiving care at an asthma clinic were evaluated on measures of asthma control. Based on 114 evaluations, IRT parameters were estimated to evaluate whether measures assessed a single underlying construct, the hierarchical relationship between the measures and the level of control each measure assessed, whether measures targeted all levels of asthma control, and whether the scoring categories distinguished between different levels of control. Infit statistics (0.74-1.5) for individual items showed that all items fit the underlying concept of asthma control. The reproducibility of the hierarchal scale was high (0.9). The results also demonstrated that items differentiated two strata (high, low) of control. The gaps in the hierarchal scale showed that for many subjects (37%) there were no items at their level of asthma control. The IRT approach identified gaps in current measurement that need to be addressed to provide more precise evaluations of control required to accurately monitor changes in patient status.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».