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Enregistrement W3004640051 · doi:10.2196/17497

A Web-Based Adaptation of the Quality of Life in Bipolar Disorder Questionnaire: Psychometric Evaluation Study

2020· article· en· W3004640051 sur OpenAlexafffundvenue
Emma Morton, Sharon Hou, Oonagh Fogarty, Greg Murray, Steven J. Barnes, Colin A. Depp, Erin E. Michalak

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBipolar Disorder and Treatment
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCore Research for Evolutional Science and TechnologyCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCronbach's alphaQuality of life (healthcare)Exploratory factor analysisPsychologyReliability (semiconductor)Clinical psychologyBipolar disorderMedicinePsychometricsMood

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Quality of life (QoL) is considered a key treatment outcome in bipolar disorder (BD) across research, clinical, and self-management contexts. Web-based assessment of patient-reported outcomes offer numerous pragmatic benefits but require validation to ensure measurement equivalency. A web-based version of the Quality of Life in Bipolar Disorder (QoL.BD) questionnaire was developed (QoL Tool). OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the psychometric properties of a web-based QoL self-report questionnaire for BD (QoL Tool). Key aims were to (1) characterize the QoL of the sample using the QoL Tool, (2) evaluate the internal consistency of the web-based measure, and (3) determine whether the factor structure of the original version of the QoL.BD instrument was replicated in the web-based instrument. METHODS: Community-based participatory research methods were used to inform the development of a web-based adaptation of the QoL.BD instrument. Individuals with BD who registered for an account with the QoL Tool were able to opt in to sharing their data for research purposes. The distribution of scores and internal consistency estimates, as indicated by Cronbach alpha, were inspected. An exploratory factor analysis using maximum likelihood and oblique rotation was conducted. Inspection of the scree plot, eigenvalues, and minimum average partial correlation were used to determine the optimal factor structure to extract. RESULTS: A total of 498 people with BD (349/498, 70.1% female; mean age 39.64, SD 12.54 years; 181/498, 36.3% BD type I; 195/498, 39.2% BD type II) consented to sharing their QoL Tool data for the present study. Mean scores across the 14 QoL Tool domains were, in general, significantly lower than that of the original QoL.BD validation sample. Reliability estimates for QoL Tool domains were comparable with that observed for the QoL.BD instrument (Cronbach alpha=.70-.93). Exploratory factor analysis supported the extraction of an 11-factor model, with item loadings consistent with the factor structure suggested by the original study. Findings for the sleep and physical domains differed from the original study, with this analysis suggesting one shared latent construct. CONCLUSIONS: The psychometric properties of the web-based QoL Tool are largely concordant with the original pen-and-paper QoL.BD, although some minor differences in the structure of the sleep and physical domains were observed. Despite this small variation from the factor structure identified in the QoL.BD instrument, the latent factor structure of the QoL Tool largely reproduced the original findings and theoretical structure of QoL areas relevant to people with BD. These findings underscore the research and clinical utility of this instrument, but further comparison of the psychometric properties of the QoL Tool relative to the QoL.BD instrument is warranted. Future adaptations of the QoL Tool, including the production of an app-based version of the QoL Tool, are also discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,333 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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