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Enregistrement W2747205264 · doi:10.3899/jrheum.161145

Content and Construct Validity, Reliability, and Responsiveness of the Rheumatoid Arthritis Flare Questionnaire: OMERACT 2016 Workshop Report

2017· article· en· W2747205264 sur OpenAlexaffvenueabout
Susan J. Bartlett, Skye Barbic, Vivian P. Bykerk, Ernest Choy, Rieke Alten, Robin Christensen, Alfons A den Broeder, Bruno Fautrel, Daniel E. Fürst, Françis Guillemin, Sarah Hewlett, Amye Leong, Anne Lyddiatt, Lyn March, Pamela Montie, Christoph Pohl, Marieke Scholte Voshaar, Thasia Woodworth, Clifton O. Bingham

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin Diseases
Mots-clésRasch modelMedicineConstruct validityDifferential item functioningPhysical therapyContent validityRandomized controlled trialRheumatoid arthritisObservational studyPsychometricsReliability (semiconductor)Clinical psychologyInternal medicineItem response theoryPsychologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The Outcome Measures in Rheumatology (OMERACT) Rheumatoid Arthritis (RA) Flare Group was established to develop a reliable way to identify and measure RA flares in randomized controlled trials (RCT). Here, we summarized the development and field testing of the RA Flare Questionnaire (RA-FQ), and the voting results at OMERACT 2016. METHODS: Classic and modern psychometric methods were used to assess reliability, validity, sensitivity, factor structure, scoring, and thresholds. Interviews with patients and clinicians also assessed content validity, utility, and meaningfulness of RA-FQ scores. RESULTS: People with RA in observational trials in Canada (n = 896) and France (n = 138), and an RCT in the Netherlands (n = 178) completed 5 items (11-point numerical rating scale) representing RA Flare core domains. There was moderate to high evidence of reliability, content and construct validity, and responsiveness. Factor analysis supported unidimensionality. Rasch analysis showed acceptable fit to the Rasch model, with items and people covering a broad measurement continuum and evidence of appropriate targeting of items to people, ordered thresholds, minimal differential item functioning by language, sex, or age. A summative score across items is defensible, yielding an interval score (0-50) where higher scores reflect worsening flare. The RA-FQ received endorsement from 88% of attendees that it passed the OMERACT Filter 2.0 "Eyeball Test" for instrument selection. CONCLUSION: The RA-FQ has been developed to identify and measure RA flares. Its review through OMERACT Filter 2.0 shows evidence of reliability, content and construct validity, and responsiveness. These properties merit its further validation as an outcome for clinical trials.

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)0,109
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,144
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,579

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1090,144
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,271 · 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'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

Citations44
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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