Rasch analysis of the Antimicrobial Self-Assessment Toolkit for National Health Service (NHS) Trusts (ASAT v17)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The Antimicrobial Self-Assessment Toolkit for National Health Service (NHS) Trusts (ASAT) was developed to evaluate hospital-based antimicrobial stewardship programmes. Iterative validity investigations of the ASAT were used to produce a 91-item ASAT v17 utilizing qualitative methodology. Rasch analysis was used to generate question (item) behaviour estimates and to investigate the validity of ASAT v17. METHODS: outputs such as fit statistics and respondent/item maps were examined to determine unidimensionality, item discrimination and item hierarchy. Ordinary least squares regression modelling was used to determine the predictive validity using NHS Trust ability estimates generated from the PCM and corresponding Clostridium difficile rates. RESULTS: Each domain contained items that were misfitting the PCM (with INFIT MNSQ <0.7 or >1.3), except Domain 3. Subsequent iterative item removal had a negligible effect on the fit indices within most ASAT domains. Scale analysis demonstrated that most items were productive for measurement (n = 81). Respondent/item maps showed ceiling effects (n = 3) and floor effects (n = 1) within ASAT domains. Ordinary least squares regression modelling identified that there was limited predictive validity due to the small positive correlation between the predictor and outcome variables for participating hospitals (ρ = 0.146; P = 0.418). CONCLUSIONS: Rasch analysis was an effective measurement technique for evaluating the validity of ASAT v17 by providing evidence that each sub-scale and the overall scale demonstrated unidimensionality (construct validity). Improved item targeting may be required to improve item discrimination within the toolkit.
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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 | 0,028 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».