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Enregistrement W3014961490 · doi:10.1186/s12955-020-01318-y

Evidence for measurement bias of the short form health survey based on sex and metropolitan influence zone in a secondary care population

2020· article· en· W3014961490 sur OpenAlexafffund
Jake Ursenbach, Megan E. O’Connell, Andrew Kirk, Debra Morgan

Notice bibliographique

RevueHealth and Quality of Life Outcomes · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésConfirmatory factor analysisMeasurement invarianceMental healthRuralityPsychologyPopulationStructural equation modelingClinical psychologyGerontologyItem response theoryResidencePsychometricsDemographyMedicineEnvironmental healthRural areaStatisticsPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: The 12-item Short Form Health Survey (SF-12) is a widely used measure of health related quality of life, but has been criticized for lacking an empirically supported model and producing biased estimates of mental and physical health status for some groups. We explored a model of measurement with the SF-12 and explored evidence for measurement invariance of the SF-12. RESEARCH DESIGN AND METHODS: The SF-12 was completed by 429 caregivers who accompanied patients with cognitive concerns to a memory clinic designed to service rural/remote-dwelling individuals. A multi-group confirmatory factor analysis was used to compare the theoretical measurement model to two empirically identified factor models reported previously in general population studies. RESULTS: A model that allowed mental and physical health to correlate, and some items to cross-load provided the best fit to the data. Using that model, measurement invariance was then assessed across sex and metropolitan influence zone (MIZ; a standardized measure of degree of rurality). DISCUSSION: Partial scalar invariance was demonstrated in both analyses. Differences by sex in latent item intercepts were found for items assessing feelings of energy and depression. Differences by MIZ in latent item intercepts were found for an item concerning how current health limits activities. IMPLICATIONS: The fitting model was one where the mental and physical health subscales were correlated, which is not provided in the scoring program offered by the publishers. Participants' sex and MIZ should be accounted for when comparing their factor scores on the SF-12. Additionally, consideration of geographic residence and associated cultural influences is recommended in future development and use of psychological measures with such populations.

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)0,084
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,230
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 enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,442

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0840,230
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,470
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,008 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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