Deriving an overall appearance domain score by applying bifactor IRT analysis to the BODY-Q appearance scales
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: With the BODY-Q, one can assess outcomes, such as satisfaction with appearance, in weight loss and body contouring patients using multiple scales. All scales can be used independently in any given combination or order. Currently, the BODY-Q cannot provide overall appearance scores across scales that measure a similar super-ordinate construct (i.e., overall appearance), which could improve the scales' usefulness as a benchmarking tool and improve the comprehensibility of patient feedback. We explored the possibility of establishing overall appearance scores, by applying a bifactor model to the BODY-Q appearance scales. METHODS: In a bifactor model, questionnaire items load onto both a primary specific factors and a general factor, such as satisfaction with appearance. The international BODY-Q validation patient sample (n = 734) was used to fit a bifactor model to the appearance domain. Factor loadings, fit indices, and correlation between bifactor appearance domain and satisfaction with body scale were assessed. RESULTS: All items loaded on the general factor of their corresponding domain. In the appearance domain, all items demonstrated adequate item fit to the model. All scales had satisfactory fit to the bifactor model (RMSEA 0.045, CFI 0.969, and TLI 0.964). The correlation between the appearance domain summary scores and satisfaction with body scale scores was found to be 0.77. DISCUSSION: We successfully applied a bifactor model to BODY-Q data with good item and model fit indices. With this method, we were able to produce reliable overall appearance scores which may improve the interpretability of the BODY-Q while increasing flexibility.
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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 | 0,029 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».