Factor structure and convergent validity of the Derriford Appearance Scale-24 using standard scoring versus treating ‘not applicable’ responses as missing data: a Scleroderma Patient-centered Intervention Network (SPIN) cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Valid measures of appearance concern are needed in systemic sclerosis (SSc), a rare, disfiguring autoimmune disease. The Derriford Appearance Scale-24 (DAS-24) assesses appearance-related distress related to visible differences. There is uncertainty regarding its factor structure, possibly due to its scoring method. DESIGN: Cross-sectional survey. SETTING: Participants with SSc were recruited from 27 centres in Canada, the USA and the UK. Participants who self-identified as having visible differences were recruited from community and clinical settings in the UK. PARTICIPANTS: Two samples were analysed (n=950 participants with SSc; n=1265 participants with visible differences). PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: The DAS-24 factor structure was evaluated using two scoring methods. Convergent validity was evaluated with measures of social interaction anxiety, depression, fear of negative evaluation, social discomfort and dissatisfaction with appearance. RESULTS: When items marked by respondents as 'not applicable' were scored as 0, per standard DAS-24 scoring, a one-factor model fit poorly; when treated as missing data, the one-factor model fit well. Convergent validity analyses revealed strong correlations that were similar across scoring methods. CONCLUSIONS: Treating 'not applicable' responses as missing improved the measurement model, but did not substantively influence practical inferences that can be drawn from DAS-24 scores. Indications of item redundancy and poorly performing items suggest that the DAS-24 could be improved and potentially shortened.
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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 | 0,017 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».