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Enregistrement W2408266506 · doi:10.1037/prj0000139

Validation of the brief version of the Recovery Self-Assessment (RSA-B) using Rasch measurement theory.

2015· article· en· W2408266506 sur OpenAlexaff
Skye Barbic, Sean A. Kidd, Larry Davidson, Kwame McKenzie, Maria O’Connell

Notice bibliographique

RevuePsychiatric Rehabilitation Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRasch modelPsychometricsItem response theoryPsychologyRating scaleClassical test theoryRaw scoreReliability (semiconductor)Assertive community treatmentScale (ratio)Clinical psychologyApplied psychologyMental illnessPsychiatryStatisticsDevelopmental psychologyMental healthRaw dataMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: In psychiatry, the recovery paradigm is increasingly identified as the overarching framework for service provision. Currently, the Recovery Self-Assessment (RSA), a 36-item rating scale, is commonly used to assess the uptake of a recovery orientation in clinical services. However, the consumer version of the RSA has been found challenging to complete because of length and the reading level required. In response to this feedback, a brief 12-item version of the RSA was developed (RSA-B). This article describes the development of the modified instrument and the application of traditional psychometric analysis and Rasch Measurement Theory to test the psychometrics properties of the RSA-B. METHODS: Data from a multisite study of adults with serious mental illnesses (n = 1256) who were followed by assertive community treatment teams were examined for reliability, clinical meaning, targeting, response categories, model fit, reliability, dependency, and raw interval-level measurement. Analyses were performed using the Rasch Unidimensional Measurement Model (RUMM 2030). RESULTS: Adequate fit to the Rasch model was observed (χ2 = 112.46, df = 90, p = .06) and internal consistency was good (r = .86). However, Rasch analysis revealed limitations of the 12-item version, with items covering only 39% of the targeted theoretical continuum, 2 misfitting items, and strong evidence for the 5 option response categories not working as intended. CONCLUSIONS: This study revealed areas for improvement in the shortened version of the 12-item RSA-B. A revisit of the conceptual model and original 36-item rating scale is encouraged to select items that will help practitioners and researchers measure the full range of recovery orientation.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,069
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,069
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,127
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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