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Enregistrement W2131055453 · doi:10.3747/co.21.1735

Rasch analysis of the Edmonton Symptom Assessment System and research implications

2014· article· en· W2131055453 sur OpenAlexafffundvenueabout
Oren Cheifetz, Tara Packham, Joy C. MacDermid

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensSt Joseph's Health CentreMcMaster UniversityHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesMcMaster UniversityCanadian Institutes of Health ResearchHamilton Health Sciences
Mots-clésRasch modelPolytomous Rasch modelDifferential item functioningMedicineRating scaleObservational studyReliability (semiconductor)Scale (ratio)PsychometricsItem response theoryPhysical therapyClinical psychologyPsychologyInternal medicineDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Reliable and valid assessment of the disease burden across all forms of cancer is critical to the evaluation of treatment effectiveness and patient progress. The Edmonton Symptom Assessment System (esas) is used for routine evaluation of people attending for cancer care. In the present study, we used Rasch analysis to explore the measurement properties of the esas and to determine the effect of using Rasch-proposed interval-level esas scoring compared with traditional scoring when evaluating the effects of an exercise program for cancer survivors. METHODS: Polytomous Rasch analysis (Andrich's rating-scale model) was applied to data from 26,645 esas questionnaires completed at the Juravinski Cancer Centre. The fit of the esas to the polytomous Rasch model was investigated, including evaluations of differential item functioning for sex, age, and disease group. The research implication was investigated by comparing the results of an observational research study previously analysed using a traditional approach with the results obtained by Rasch-proposed interval-level esas scoring. RESULTS: The Rasch reliability index was 0.73, falling short of the desired 0.80-0.90 level. However, the esas was found to fit the Rasch model, including the criteria for uni-dimensional data. The analysis suggests that the current esas scoring system of 0-10 could be collapsed to a 6-point scale. Use of the Rasch-proposed interval-level scoring yielded results that were different from those calculated using summarized ordinal-level esas scores. Differential item functioning was not found for sex, age, or diagnosis groups. CONCLUSIONS: The esas is a moderately reliable uni-dimensional measure of cancer disease burden and can provide interval-level scaling with Rasch-based scoring. Further, our study indicates that, compared with the traditional scoring metric, Rasch-based scoring could result in substantive changes to conclusions.

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)0,071
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,211
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,929
Score d'incertitude au seuil0,377

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0710,211
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,143
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,362 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2014
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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