Rasch Analysis of the Edmonton Symptom Assessment System
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: The Edmonton Symptom Assessment System (ESAS) is a widely used multisymptom assessment tool in cancer and palliative care settings, but its psychometric properties have not been widely tested using modern psychometric methods such as Rasch analysis. OBJECTIVES: To apply Rasch analysis to the ESAS in a community palliative care setting and determine its suitability for assessing symptom burden in this group. METHODS: ESAS data collected from 229 patients enrolled in a community hospice service were evaluated using a partial credit Rasch model with RUMM2030 software (RUMM Laboratory Pty, Ltd., Duncraig, WA). Where disordered thresholds were discovered, item rescoring was undertaken. Rasch model fit and differential item functioning were evaluated after each iterative phase. RESULTS: = 29.56 [27]; P = 0.33) that permitted ordinal-to-interval conversion. CONCLUSION: The ESAS satisfied unidimensional Rasch model expectations in a 12-item format after minor modifications. This included uniform rescoring of the disordered response categories and creating superitems to improve model fit and clinical utility. The accuracy of the ESAS scores can be improved by using ordinal-to-interval conversion tables published in the article.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,006 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».