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Enregistrement W2590915444 · doi:10.2196/mental.6545

Applying Computerized Adaptive Testing to the Four-Dimensional Symptom Questionnaire (4DSQ): A Simulation Study

2017· article· en· W2590915444 sur OpenAlexvenueno aff
Tessa Magnée, Derek de Beurs, Berend Terluin, Peter Verhaak

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiquePsychometric Methodologies and Testing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputerized adaptive testingPsychologyMedicineComputer scienceMedical physicsArtificial intelligenceClinical psychologyPsychometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Efficient screening questionnaires are useful in general practice. Computerized adaptive testing (CAT) is a method to improve the efficiency of questionnaires, as only the items that are particularly informative for a certain responder are dynamically selected. OBJECTIVE: The objective of this study was to test whether CAT could improve the efficiency of the Four-Dimensional Symptom Questionnaire (4DSQ), a frequently used self-report questionnaire designed to assess common psychosocial problems in general practice. METHODS: A simulation study was conducted using a sample of Dutch patients visiting a general practitioner (GP) with psychological problems (n=379). Responders completed a paper-and-pencil version of the 50-item 4DSQ and a psychometric evaluation was performed to check if the data agreed with item response theory (IRT) assumptions. Next, a CAT simulation was performed for each of the four 4DSQ scales (distress, depression, anxiety, and somatization), based on the given responses as if they had been collected through CAT. The following two stopping rules were applied for the administration of items: (1) stop if measurement precision is below a predefined level, or (2) stop if more than half of the items of the subscale are administered. RESULTS: In general, the items of each of the four scales agreed with IRT assumptions. Application of the first stopping rule reduced the length of the questionnaire by 38% (from 50 to 31 items on average). When the second stopping rule was also applied, the total number of items could be reduced by 56% (from 50 to 22 items on average). CONCLUSIONS: CAT seems useful for improving the efficiency of the 4DSQ by 56% without losing a considerable amount of measurement precision. The CAT version of the 4DSQ may be useful as part of an online assessment to investigate the severity of mental health problems of patients visiting a GP. This simulation study is the first step needed for the development a CAT version of the 4DSQ. A CAT version of the 4DSQ could be of high value for Dutch GPs since increasing numbers of patients with mental health problems are visiting the general practice. In further research, the results of a real-time CAT should be compared with the results of the administration of the full scale.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,555
Tête enseignante GPT0,541
Écart entre enseignants0,014 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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