Item reduction and validation of the Chinese version of diabetes quality-of-life measure (DQOL)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Diabetes Quality-of-Life (DQOL) Measure is a 46-item diabetes-specific quality of life instrument. The original English version of the DQOL has been translated into Chinese after cultural adaption, and the Chinese DQOL has been validated in the Chinese diabetic patient population and used in diabetes-related studies. There are two recognized problems with the Chinese DQOL: 1) the instrument is too long, and 2) the non-response rate of certain items is relatively high. This study aimed to develop and validate a short version for the Chinese DQOL. METHODS: Item reduction was conducted based on the classical test theory (CTT) and item response theory (IRT), each combined with exploratory factor analysis (EFA). The confirmatory factor analysis (CFA) and Spearman correlation coefficient were employed in validating the short versions. RESULTS: Both the study sample (n = 2,886) and the validation sample (n = 2,286) were from a longitudinal observation study of Chinese type 2 diabetic patients. The CTT kept 32 items, and the IRT kept 24 items from the original 46-item version. The two short versions were comparable in psychometric properties. CONCLUSION: The 24-item IRT-based short version of the Chinese DQOL was selected as the preferred short version because it imposes a lower burden on patients without compromising the psychometric properties of the instrument.
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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 | 0,009 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».