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Enregistrement W2946183643 · doi:10.1002/mus.26521

Investigation of the psychometric properties of the inclusion body myositis functional rating scale with rasch analysis

2019· article· en· W2946183643 sur OpenAlexfundno aff
Gita Ramdharry, Jasper M. Morrow, Stacie Hudgens, Iwona Skorupinska, Kelly Gwathmey, Melissa Currence, Laura Herbelin, Omar Jawdat, Mamatha Pasnoor, April McVey, Richard J. Barohn, Ted M. Burns, Mazen M. Dimachkie, Anthony A. Amato, Michael G. Hanna, Pedro Machado

Notice bibliographique

RevueMuscle & Nerve · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Myopathies and Dermatomyositis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research Council CanadaMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésRasch modelRating scaleInclusion body myositisPsychometricsScale (ratio)Physical medicine and rehabilitationPsychologyPhysical therapyClinical psychologyMedicineMyositisDevelopmental psychologyInternal medicineCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The Inclusion Body Myositis Functional Rating Scale (IBMRFS) is a 10-item clinician-rated ordinal scale developed for people with inclusion body myositis. METHODS: Single observations of the IBMFRS were collected from 132 patients. After Rasch analysis, modifications were made to the scale to optimize fit to the Rasch model while maintaining clinical validity and utility. RESULTS: The original IBMFRS did not fit the assumptions of the Rasch model because of multidimensionality of the scale. Items assessed local dependence, disordered step thresholds, and differential item functioning. Deconstructing the scale into upper limb (IBMFRS-UL) and lower limb (IBMFRS-LL) scales improved fit to the Rasch model. A 9-item scale with the swallowing item removed (IBMFRS-9) remained multidimensional but demonstrated the ability to discriminate patients along the severity continuum. IBMFRS-UL, IBMFRS-LL, and IBMFRS-9 scores were transformed to a 0-100 scale for comparability. DISCUSSION: This analysis has led to the development of 3 optimized versions of the IBMFRS. Muscle Nerve 60: 161-168, 2019.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,211

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,186 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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