Rasch Analysis of the Global Appraisal of Individual Needs in the City of São Paulo
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Approximately 5% of the global population used an illicit drug in 2013. Regarding licit drugs, alcohol is responsible for the occurrence of approximately 200 diseases, among them depression. In addition to health impairments, alcohol is also implicated in many acts of violence. This study aimed to measure the properties of the Rasch model of the Portuguese version of the Global Appraisal of Individual Needs-Short Screener based on evidence obtained during care for users of alcohol and other drugs. METHOD: To collect the data, 128 interviews were held at the Psychosocial Care Center for Alcohol and Other Drugs in the state capital, during which the scale was applied. RESULTS: The Rasch model revealed that the subscales of the instrument were appropriate, with all items having mean infit and outfit values from 0.5 to 1.5, considered optimal for measurement. There was no evidence of differential performance for gender. Substance use and crime and violence items presented redundancy for severity measures. CONCLUSION: Given the need for validated instruments for use in Brazil, it is encouraging that the Portuguese version of the scale was valid for the Rasch model. The results are consistent with studies using the other American, Brazilian, and Canadian versions of the instrument.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».