Improving Inpatient Surveys: Web-Based Computer Adaptive Testing Accessed via Mobile Phone QR Codes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The National Health Service (NHS) 70-item inpatient questionnaire surveys inpatients on their perceptions of their hospitalization experience. However, it imposes more burden on the patient than other similar surveys. The literature shows that computerized adaptive testing (CAT) based on item response theory can help shorten the item length of a questionnaire without compromising its precision. OBJECTIVE: Our aim was to investigate whether CAT can be (1) efficient with item reduction and (2) used with quick response (QR) codes scanned by mobile phones. METHODS: After downloading the 2008 inpatient survey data from the Picker Institute Europe website and analyzing the difficulties of this 70-item questionnaire, we used an author-made Excel program using the Rasch partial credit model to simulate 1000 patients' true scores followed by a standard normal distribution. The CAT was compared to two other scenarios of answering all items (AAI) and the randomized selection method (RSM), as we investigated item length (efficiency) and measurement accuracy. The author-made Web-based CAT program for gathering patient feedback was effectively accessed from mobile phones by scanning the QR code. RESULTS: We found that the CAT can be more efficient for patients answering questions (ie, fewer items to respond to) than either AAI or RSM without compromising its measurement accuracy. A Web-based CAT inpatient survey accessed by scanning a QR code on a mobile phone was viable for gathering inpatient satisfaction responses. CONCLUSIONS: With advances in technology, patients can now be offered alternatives for providing feedback about hospitalization satisfaction. This Web-based CAT is a possible option in health care settings for reducing the number of survey items, as well as offering an innovative QR code access.
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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 | 0,019 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,009 |
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 ».