Validation of the brief version of the Recovery Self-Assessment (RSA-B) using Rasch measurement theory.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,010 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle