The PROMIS of Better Outcome Assessment: Responsiveness, Floor and Ceiling Effects, and Internet Administration
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Use of item response theory (IRT) and, subsequently, computerized adaptive testing (CAT), under the umbrella of the NIH-PROMIS initiative (National Institutes of Health-Patient-Reported Outcomes Measurement Information System), to bring strong new assets to the development of more sensitive, more widely applicable, and more efficiently administered patient-reported outcome (PRO) instruments. We present data on current progress in 3 crucial areas: floor and ceiling effects, responsiveness to change, and interactive computer-based administration over the Internet. METHODS: We examined nearly 1000 patients with rheumatoid arthritis and related diseases in a series of studies including a one-year longitudinal examination of detection of change; compared responsiveness of the Legacy SF-36 and HAQ-DI instruments with IRT-based instruments; performed a randomized head-to-head trial of 4 modes of item administration; and simulated the effect of lack of floor and ceiling items upon statistical power and sample sizes. RESULTS: IRT-based PROMIS instruments are more sensitive to change, resulting in the potential to reduce sample size requirements substantially by up to a factor of 4. The modes of administration tested did not differ from each other in any instance by more than one-tenth of a standard deviation. Floor and ceiling effects greatly reduce the number of available subjects, particularly at the ceiling. CONCLUSION: Failure to adequately address floor and ceiling effects, which determine the range of an instrument, can result in suboptimal assessment of many patients. Improved items, improved instruments, and computer-based administration improve PRO assessment and represent a fundamental advance in clinical outcomes research.
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.
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 | 0,013 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 découle