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Enregistrement W2579529516 · doi:10.1080/2331205x.2017.1281558

Revisiting the psychometric properties of a revised Danish version of the McGill ingestive skills assessment

2017· article· en· W2579529516 sur OpenAlexaboutno aff
Tina Hansen, Dorte Melgaard

Notice bibliographique

RevueCogent Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDysphagia Assessment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRasch modelExploratory factor analysisPsychologyDanishPsychometricsClinical psychologyItem response theoryDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: During a longstanding validation process of the Danish version of the McGill Ingestive Skills Assessment (MISA2-DK) for measuring mealtime performance in dysphagic clients, extensive revisions have been undertaken. Therefore, this study aimed to determine the psychometric properties of this revised version. Methods: In a cross-sectional study, 328 adults referred to occupational therapy for swallowing evaluation were included. MISA2-DK with 36 items distributed into four subscales (positioning for meals, self-feeding skills, liquid ingestion, and solid ingestion) was administered as observation during a meal. Statistical analysis included item analysis by the Rasch model and exploratory factor analysis (EFA). Results: The initial analysis of MISA2-DK presented misfit to the Rasch model, which was resolved by grouping items within subscales into testlets to adjust for local item dependency. However, when testing the items within each subscale, the subscale structure was not supported. The EFA and further item analysis by the Rasch model suggested a different distribution of items—namely, anticipation, bolus preparation, bolus propulsion, and airway protection. Conclusion: The total MISA2-DK score might provide a unidimensional measure of mealtime performance. However, for detailed information of qualitative aspects of dysphagic clients’ mealtime performance, the four EFA-derived subscale domains are recommended.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,341 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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