Construct validity of the Heart Failure Screening Tool (Heart‐Fa<scp>ST</scp>) to identify heart failure patients at risk of poor self‐care: Rasch analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The aim of this study was to psychometrically evaluate the Heart Failure Screening Tool (Heart-FaST) via: (1) examination of internal construct validity; (2) testing of scale function in accordance with design; and (3) recommendation for change/s, if items are not well adjusted, to improve psychometric credential. BACKGROUND: Self-care is vital to the management of heart failure. The Heart-FaST may provide a prospective assessment of risk, regarding the likelihood that patients with heart failure will engage in self-care. DESIGN: Psychometric validation of the Heart-FaST using Rasch analysis. METHOD: The Heart-FaST was administered to 135 patients (median age = 68, IQR = 59-78 years; 105 males) enrolled in a multidisciplinary heart failure management program. The Heart-FaST is a nurse-administered tool for screening patients with HF at risk of poor self-care. A Rasch analysis of responses was conducted which tested data against Rasch model expectations, including whether items serve as unbiased, non-redundant indicators of risk and measure a single construct and that rating scales operate as intended. RESULTS: The results showed that data met Rasch model expectations after rescoring or deleting items due to poor discrimination, disordered thresholds, differential item functioning, or response dependence. There was no evidence of multidimensionality which supports the use of total scores from Heart-FaST as indicators of risk. CONCLUSION: Aggregate scores from this modified screening tool rank heart failure patients according to their "risk of poor self-care" demonstrating that the Heart-FaST items constitute a meaningful scale to identify heart failure patients at risk of poor engagement in heart failure self-care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».