Cognitive Testing of the STAR-Q: Insights in Activity and Sedentary Time Reporting
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The qualitative attributes and quantitative measurement properties of physical activity questionnaires are equally important considerations in questionnaire appraisal, yet fundamental aspects such as question comprehension are not often described in the literature. Here we describe the use of cognitive interviewing to evaluate the Sedentary Time and Activity Reporting Questionnaire (STAR-Q), a self-administered questionnaire designed to assess overall activity energy expenditure and sedentary behavior. METHODS: Several rounds of one-on-one interviews were conducted by an interviewer trained in qualitative research methods. Interviewees included a convenience sample of volunteers and participants in the Tomorrow Project, a large cohort study in Alberta, Canada. Following each round of interviews the STAR-Q was revised and cognitively tested until saturation was achieved. RESULTS: Six rounds of cognitive interviewing in 22 adults (5 males, 17 females) age 23-74 years, led to revisions involving 1) use of recall aids; 2) ambiguous terms; and 3) specific tasks, such as averaging across multiple routines, reporting time asleep and self-care, and reporting by activity domain. CONCLUSIONS: Cognitive interviewing is a critical step in questionnaire development. Knowledge gained in this study led to revisions that improved respondent acceptability and comprehension of the STAR-Q and will complement ongoing validity testing.
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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 | 0,134 | 0,220 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».