The use of latent variable mixture models to identify invariant items in test construction
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Patient-reported outcome measures (PROMs) are frequently used in heterogeneous patient populations. PROM scores may lead to biased inferences when sources of heterogeneity (e.g., gender, ethnicity, and social factors) are ignored. Latent variable mixture models (LVMMs) can be used to examine measurement invariance (MI) when sources of heterogeneity in the population are not known a priori. The goal of this article is to discuss the use of LVMMs to identify invariant items within the context of test construction. METHODS: The Draper-Lindely-de Finetti (DLD) framework for the measurement of latent variables provides a theoretical context for the use of LVMMs to identify the most invariant items in test construction. In an expository analysis using 39 items measuring daily activities, LVMMs were conducted to compare 1- and 2-class item response theory models (IRT). If the 2-class model had better fit, item-level logistic regression differential item functioning (DIF) analyses were conducted to identify items that were not invariant. These items were removed and LVMMs and DIF testing repeated until all remaining items showed MI. RESULTS: The 39 items had an essentially unidimensional measurement structure. However, a 1-class IRT model resulted in many statistically significant bivariate residuals, indicating suboptimal fit due to remaining local dependence. A 2-class LVMM had better fit. Through subsequent rounds of LVMMs and DIF testing, nine items were identified as being most invariant. CONCLUSIONS: The DLD framework and the use of LVMMs have significant potential for advancing theoretical developments and research on item selection and the development of PROMs for heterogeneous populations.
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
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Simulation ou modélisation | high |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Méthodes Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Simulation ou modélisation | low |
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 | 0,067 | 0,239 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».