Development and Psychometric Evaluation of the Cancer Distress Scales for Adolescent and Young Adults
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The use of valid and reliable screening tools to measure distress may help to identify adolescent and young adults (AYA) with cancer who need additional support. Our study describes a two-phase approach to adapt the Australian AYA oncology and survivorship distress screening tools for use in Canada. Methods: Phase 1 involved refining the Australian AYA oncology and survivorship screening tools using cognitive interviews with AYA with cancer and feedback from experts. In phase 2, a field-test study was performed, and Rasch Measurement Theory (RMT) analysis was used for item reduction and to examine reliability and validity. Results: Cognitive interviews with 45 AYA with cancer and feedback from 25 experts resulted in a field-test version of the Cancer Distress Scales for AYA (CDS-AYA) consisting of 91 items that measure 9 constructs. The field-test sample included 515 participants. RMT analysis identified five scales (impact of cancer, physical, emotional, cancer worry, and cognitive) with ordered thresholds, good item fit (−3.70 to 2.82), and acceptable reliability (0.85–0.94). Reliability for the remaining four scales (employment, education, practical, and social) was low, and the scales were retained as checklists, with the exception of the social scale that was dropped. Conclusion: The final item-reduced CDS-AYA consist of 48 items in 5 scales, with 2 stand-alone items in the physical and emotional scales and 23 items in 3 checklists. The CDS-AYA can be used in research and in clinical practice to measure distress in AYA with cancer.
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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 | 0,008 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».