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Enregistrement W2947494553 · doi:10.1111/jebm.12343

Evaluating people's ability to assess treatment claims: Validating a test in Mandarin from Claim Evaluation Tools database

2019· article· en· W2947494553 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Evidence-Based Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiquePsychometric Methodologies and Testing
Établissements canadiensMcMaster UniversityHamilton Health SciencesImpact
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Technology of the People's Republic of China
Mots-clésMandarin ChineseTest (biology)DatabaseComputer sciencePsychologyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To describe the psychometric testing using Rasch analysis of a test in Mandarin developed from the Claim Evaluation Tools database. METHODS: We translated selected MCQs from the IHC Claim Evaluation Tools database to Mandarin and created a test including 24 MCQs covering 11 key concepts. We used purposeful sampling and surveyed children and adults in the Lanzhou area. In total 389 responses were entered into the analysis. We evaluated the psychometric properties of the test using Rasch analysis and the RUMM2030 software, testing for internal construct validity (multidimensionality), invariance of the items (item-person interaction), and item bias (differential item functioning). RESULTS: Overall, the psychometric properties of the test were found to be satisfactory. Based on findings from the Rasch analysis, we deleted three MCQs with suboptimal fit. CONCLUSIONS: The resulting test includes 21 MCQs and can be used in school and other teaching settings, in randomized trials evaluating outcomes of educational interventions, or in cross-sectional studies in Mandarin-speaking populations in China.

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.

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,092
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,615
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,524
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0920,615
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,910
Tête enseignante GPT0,629
Écart entre enseignants0,281 · 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