Response pattern analysis of IBD‐KID: A knowledge assessment tool for children with inflammatory bowel disease
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Paediatric inflammatory bowel disease (IBD) is a chronic relapsing condition requiring adherence to complex treatment regimens to achieve best outcomes. Adherence is frequently low in this population but can be improved by increasing disease- and treatment-related knowledge. The IBD-knowledge inventory device (IBD-KID) is a knowledge assessment tool specifically developed and validated for children with IBD. To analyse IBD-KID participant response patterns in order to review the strength of the tool. METHODS: A cohort of children with IBD completed IBD-KID, and their responses were used to assess the tool's validity and feasibility. Item response analysis assessed the item difficulty and the ability of items to discriminate between high/low scorers. The analysis considered item structure, readability and the effectiveness of multiple choice items. RESULTS: A total of 105 completed IBD-KID assessments showed that 12 items (52%) had an acceptable difficulty level, and 17 (74%) were effective at discriminating between high/low scorers. Nine (61%) had good readability, but comprehension levels ranged from 5 to 18 years. Seven (30%) had elevated 'don't know' responses, highlighting the need for content and construction review. Of the 10 multiple choice items, 9 were complex and not functioning efficiently. Internal consistency was acceptable but could be improved by removing two items. CONCLUSIONS: The response analysis metrics were reviewed by an expert panel and provided a framework for IBD-KID improvements with the aim of increasing discrimination and reducing difficulty without adversely affecting reliability. The proposed revisions will address components that may have caused children to answer incorrectly due to confusion rather than lack of knowledge.
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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 | 0,018 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».