The development and validation of the Unidimensional Fatigue Impact Scale (U-FIS)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The multidimensional assessment of fatigue is complicated by the interrelation of its multiple causes and effects. OBJECTIVE: The purpose of the research was to develop a unidimensional assessment of fatigue (U-FIS). METHODS: Data collected with the Fatigue Impact Scale (FIS) were subjected to Rasch analysis to identify potential problems with the scale. Additional items for the U-FIS were generated from interviews with UK MS patients. The U-FIS was tested for face and content validity in patient interviews and included in a validation survey to determine dimensionality (Rasch model), reliability and validity. RESULTS: The original FIS was not unidimensional when subscale items were combined. The modification of the FIS and addition of a number of items allowed the development of a 22-item unidimensional scale (U-FIS) that was reliable (Cronbach Alpha = 0.96; test-retest = 0.86,) and valid given correlations with the Nottingham Health Profile and ability to distinguish between MS severity groups. There was no significant difference in U-FIS scores according to MS type. CONCLUSION: It is valid to conceptualize the functional impact of fatigue as unidimensional. The U-FIS is a reliable and valid questionnaire that will allow the measurement of this construct in clinical studies.
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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 | 0,017 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».