Developing content for national population health surveys: an example using a newly developed sedentary behaviour module
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While physical (in) activity surveillance has grown and continues to grow globally, surveillance of sedentary behaviour is in its infancy. As surveillance evolves to meet the changing nature of these behaviours, there is a need for the development of national health survey questions to provide accurate and consistent measures over time. The development of national health survey content is a complex, detailed and often undocumented process. The objective of this paper is to outline the process that the Public Health Agency of Canada (PHAC) and Statistics Canada took in partnership with academic experts to develop a short, flexible, sedentary behaviour module for the Canadian Health Measures Survey (CHMS) and to provide an approach for the development of future survey content. METHODS: Development of the module followed a multi-step process. The results of this paper describe this process and present a framework for content development. RESULTS: Initially, PHAC and Statistics Canada analysts worked together to identify key content required for a potential survey module. Next, this work was formalized through a contract with academic experts, the scope included a: review of existing Canadian sedentary behaviour modules; literature review linking different sedentary behaviours to health outcomes; and, international scan of modules currently in use in large national health surveys and research. The key output from both review processes was recommendations for a short sedentary behaviour questionnaire module (International Sedentary Assessment Tool). These recommendations provided an evidence-informed basis for discussions about how to revise and update the CHMS sedentary behaviour questionnaire content. Qualitative testing was undertaken and a final module was developed using survey design best practices. CONCLUSIONS: Content volume in national surveys is limited due to demand to measure core content in addition to emerging health topics while keeping surveys as short as possible. Questions must therefore, be concise, valid/reliable, evidence-based, and developed using best practices. The paper describes the development process of a new survey module addressing the emerging area of sedentary behaviour for use in a national survey that may serve as a model for future population survey content development.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».