Psychometric properties and a latent class analysis of the 12-item World Health Organization Disability Assessment Schedule 2.0 (WHODAS 2.0) in a pooled dataset of community samples
Notice bibliographique
Résumé
The 12-item World Health Organization Disability Assessment Schedule 2.0 (WHODAS 2.0) is a brief measurement tool used cross-culturally to capture the multi-dimensional nature of disablement through six domains, including: understanding and interacting with the world; moving and getting around; self-care; getting on with people; life activities; and participation in society. Previous psychometric research supports that the WHODAS 2.0 functions as a general factor of disablement. In a pooled dataset from community samples of adults (N = 447) we used confirmatory factor analysis to confirm a one-factor structure. Latent class analysis was used to identify subgroups of individuals based on their patterns of responses. We identified four distinct classes, or patterns of disablement: (1) pervasive disability; (2) physical disability; (3) emotional, cognitive, or interpersonal disability; (4) no/low disability. Convergent validity of the latent class subgroups was found with respect to socio-demographic characteristics, number of days affected by disabilities, stress, mental health, and substance use. These classes offer a simple and meaningful way to classify people with disabilities based on the 12-item WHODAS 2.0. Focusing on individuals with a high probability of being in the first three classes may help guide interventions.
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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 | 0,045 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».