SURE Test Accuracy for Decisional Conflict Screening among Parents Making Decisions for Their Child
Notice bibliographique
Résumé
Background. We aimed to validate the SURE test for use with parents in primary care. Methods. A secondary analysis of cluster randomized trial data was used to compare the SURE test (index, higher score = less conflict) to the Decisional Conflict Scale (DCS; reference, higher score = greater conflict). Our a priori hypothesis was that the scales would correlate negatively. We evaluated the association between scores and estimated the proportion of variance in the DCS explained by the SURE test. Then, we dichotomized each measure using established cutoffs to calculate diagnostic accuracy and internal consistency with confidence intervals adjusted for clustering. We evaluated the presence of effect modification by sex, followed by sex-specific calculation of validation statistics. Results. In total, 185 of 201 parents completed a DCS and SURE test. Total DCS (mean = 4.2/100, SD = 14.3) and SURE test (median 4/4; interquartile range, 4–4) scores were significantly correlated (ρ = −0.36, P < 0.0001). The SURE test explained 34% of the DCS score variance. Internal consistency (Kuder-Richardson 20) was 0.38 ( P < 0.0001). SURE test sensitivity and specificity for identifying decisional conflict were 32% (95% confidence interval [CI], 20%–44%) and 96% (95% CI, 93%–100%), respectively. The SURE test’s positive likelihood ratio was 8.4 (95% CI, 0.1–17) and its negative likelihood ratio was 0.7 (95% CI, 0.53–0.87). There were no significant differences between females and males in DCS ( P = 0.5) or SURE test ( P = 0.97) total scores; however, correlations between test total scores (–0.37 for females v. for –0.21 for males; P = 0.001 for the interaction) and sensitivity and specificity were higher for females than males. Conclusions. SURE test demonstrated acceptable psychometric properties for screening decisional conflict among parents making a health decision about their child in primary care. However, clinicians cannot be confident that a negative SURE test rules out the presence of decisional conflict.
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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 | 0,004 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».