Confirmatory Factor Analysis of the Michigan Hand Questionnaire
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: When the Michigan Hand Questionnaire (MHQ) was originally developed, an exploratory factor analysis (EFA) was used to reduce the originally large number of generated items to the 63 items currently present on the questionnaire. Confirmation of the implied factor model of the existing MHQ has never been performed. The objective of this study was to confirm the factor model used to create the existing MHQ, and to possibly shorten the existing MHQ using factor analysis. METHODS: Patients attending the Plastic Surgery Clinic at the QEII Health Sciences Centre with a hand complaint were asked to complete the MHQ. Confirmatory factor analysis was performed to explore the implied factor structure of the original EFA and to examine the interplay between the MHQ subscales. Further item-reduction was performed using clinically guided decisions as well as factor analysis-guided statistics. RESULTS: Initial confirmatory factor analysis showed that original EFA model does not optimally explain the relationships between items in the existing MHQ and their corresponding factors. Our abbreviated model of the MHQ consists of 23 items, and performed more favorably in all goodness-of-fit parameters than the original 63-item questionnaire. CONCLUSIONS: The factor model of the existing MHQ does not fully take advantage of the relationship between items in the MHQ and the proposed factors. This study proposes a shortened version of the MHQ that more accurately reflects hand health as well as a factor-based interpretation of the subscales that takes interdependent relationships into account.
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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 | 0,027 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».