From the generic to the condition-specific?:Instrument order effects in Quality of Life Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Background. Generic and condition‐specific measures of quality of life are often used in parallel. Despite extensive evidence of question ordering effects in the general survey literature, there is no consensus on which type of measure should be administered first and little previous conclusive research into instrument ordering effects.<br/><br/>Objectives. To investigate the effects of instrument ordering on response rates, speed of response, and response patterns to questions on health‐related quality of life.<br/><br/>Research design. Subjects were randomized to two different versions of a self‐completion questionnaire; in the first, condition‐specific measures of quality of life preceded generic instruments; in the second version, the relative positions were reversed.<br/><br/>Subjects. Adults with asthma or angina from 62 family practices in northeast England.<br/><br/>Measures. Instruments were the generic Medical Outcomes Study Short Form 36‐item questionnaire, the EQ‐5D, the Newcastle Asthma Symptoms Questionnaire, the Asthma Quality of Life Questionnaire, and the Seattle Angina Questionnaire. Effects were assessed in terms of questionnaire response rates, speed of response, item nonresponse rates, internal consistency, and domain scores on the quality of life measures.<br/><br/>Results. Instrument ordering had no effect on questionnaire response rates or response speed. Only condition affected item nonresponse rates. Some ordering effects in respect of quality of life scores were observed, but these were inconsistent within and between conditions, and none of the differences were clinically significant.<br/><br/>Conclusions. There is little effect of instrument ordering on responses to self‐completed measures of quality of life. Further research is required to test whether this finding extends to other methods of administration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,045 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».