Internal consistency reliability is a poor predictor of responsiveness
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Whether responsiveness represents a measurement property of health-related quality of life (HRQL) instruments that is distinct from reliability and validity is an issue of debate. We addressed the claims of a recent study, which suggested that investigators could rely on internal consistency to reflect instrument responsiveness. METHODS: 516 patients with chronic obstructive pulmonary disease or knee injury participating in four longitudinal studies completed generic and disease-specific HRQL questionnaires before and after an intervention that impacted on HRQL. We used Pearson correlation coefficients and linear regression to assess the relationship between internal consistency reliability (expressed as Cronbach's alpha), instrument type (generic and disease-specific) and responsiveness (expressed as the standardised response mean, SRM). RESULTS: Mean Cronbach's alpha was 0.83 (SD 0.08) and mean SRM was 0.59 (SD 0.33). The correlation between Cronbach's alpha and SRMs was 0.10 (95% CI -0.12 to 0.32) across all studies. Cronbach's alpha alone did not explain variability in SRMs (p = 0.59, r2 = 0.01) whereas the type of instrument was a strong predictor of the SRM (p = 0.012, r2 = 0.37). In multivariable models applied to individual studies Cronbach's alpha consistently failed to predict SRMs (regression coefficients between -0.45 and 1.58, p-values between 0.15 and 0.98) whereas the type of instrument did predict SRMs (regression coefficients between -0.25 to -0.59, p-values between <0.01 and 0.05). CONCLUSION: Investigators must look to data other than internal consistency reliability to select a responsive instrument for use as an outcome in clinical trials.
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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 | 0,100 | 0,241 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».