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Enregistrement W2752308437 · doi:10.2196/mental.6805

Assessing the Equivalence of Paper, Mobile Phone, and Tablet Survey Responses at a Community Mental Health Center Using Equivalent Halves of a ‘Gold-Standard’ Depression Item Bank

2017· article· en· W2752308437 sur OpenAlexvenueno aff
Benjamin B. Brodey, Nicole Gonzalez, Kathryn Ann Elkin, William J. Sasiela, Inger Sigrun Brodey

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthNational Institutes of HealthAlliance Healthcare Foundation
Mots-clésMental healthItem bankItem response theoryPatient-Reported Outcomes Measurement Information SystemPopulationMobile phoneModalitiesMedicinePhonePopularityDepression (economics)PsychologyApplied psychologyPsychiatryClinical psychologyComputerized adaptive testingPsychometricsComputer scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The computerized administration of self-report psychiatric diagnostic and outcomes assessments has risen in popularity. If results are similar enough across different administration modalities, then new administration technologies can be used interchangeably and the choice of technology can be based on other factors, such as convenience in the study design. An assessment based on item response theory (IRT), such as the Patient-Reported Outcomes Measurement Information System (PROMIS) depression item bank, offers new possibilities for assessing the effect of technology choice upon results. OBJECTIVE: To create equivalent halves of the PROMIS depression item bank and to use these halves to compare survey responses and user satisfaction among administration modalities-paper, mobile phone, or tablet-with a community mental health care population. METHODS: The 28 PROMIS depression items were divided into 2 halves based on content and simulations with an established PROMIS response data set. A total of 129 participants were recruited from an outpatient public sector mental health clinic based in Memphis. All participants took both nonoverlapping halves of the PROMIS IRT-based depression items (Part A and Part B): once using paper and pencil, and once using either a mobile phone or tablet. An 8-cell randomization was done on technology used, order of technologies used, and order of PROMIS Parts A and B. Both Parts A and B were administered as fixed-length assessments and both were scored using published PROMIS IRT parameters and algorithms. RESULTS: All 129 participants received either Part A or B via paper assessment. Participants were also administered the opposite assessment, 63 using a mobile phone and 66 using a tablet. There was no significant difference in item response scores for Part A versus B. All 3 of the technologies yielded essentially identical assessment results and equivalent satisfaction levels. CONCLUSIONS: Our findings show that the PROMIS depression assessment can be divided into 2 equivalent halves, with the potential to simplify future experimental methodologies. Among community mental health care recipients, the PROMIS items function similarly whether administered via paper, tablet, or mobile phone. User satisfaction across modalities was also similar. Because paper, tablet, and mobile phone administrations yielded similar results, the choice of technology should be based on factors such as convenience and can even be changed during a study without adversely affecting the comparability of results.

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)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,116
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil0,209

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,116
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,135
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,362 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations14
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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