Psychometric Properties of the Quantitative Myasthenia Gravis Score and the Myasthenia Gravis Composite Scale
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Quantitative Myasthenia Gravis Score and the Myasthenia Gravis Composite are two commonly used outcome measures in Myasthenia Gravis. So far, their measurement properties have not been compared, so we aimed to study their psychometric properties using the Rasch model. METHODS: 251 patients with stable myasthenia gravis were assessed with both scales, and 211 patients returned for a second assessment. We studied fit to the Rasch model at the first visit, and compared item fit, thresholds, differential item functioning, local dependence, person separation index, and tests for unidimensionality. We also assessed test-retest reliability and estimated the Minimal Detectable Change. RESULTS: Neither scale fit the Rasch model (X2p < 0.05). The Myasthenia Gravis Composite had lower discrimination properties than the Quantitative Myasthenia Gravis Scale (Person Separation Index: 0.14 and 0.7). There was local dependence in both scales, as well as differential item functioning for ocular and generalized disease. Disordered thresholds were found in 6(60%) items of the Myasthenia Gravis Composite and in 4(31%) of the Quantitative Myasthenia Gravis Score. Both tools had adequate test-retest reliability (ICCs >0.8). The minimally detectable change was 4.9 points for the Myasthenia Gravis Composite and 4.3 points for the Quantitative Myasthenia Gravis Score. CONCLUSIONS: Neither scale fulfilled Rasch model expectations. The Quantitative Myasthenia Gravis Score has higher discrimination than the Myasthenia Gravis Composite. Both tools have items with disordered thresholds, differential item functioning and local dependency. There was evidence of multidimensionality in the QMGS. The minimal detectable change values are higher than previous studies on the minimal significant change. These findings might inform future modifications of these tools.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».