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Enregistrement W3045330112 · doi:10.2196/17926

Psychometric Properties of the Korean Version of the PsyMate Scale Using a Smartphone App: Ecological Momentary Assessment Study

2020· article· en· W3045330112 sur OpenAlexvenueno aff
Yong Yang, Gi Wook Ryu, Philippe Delespaul, Mona Choi

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFamily Support in Illness
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntraclass correlationPsychologyScale (ratio)Rating scaleDescriptive statisticsMann–Whitney U testTest (biology)Pearson product-moment correlation coefficientClinical psychologyMedicineStatisticsPsychometricsEcologyDevelopmental psychologyGeographyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Ecological momentary assessment (EMA) is a method for capturing the changes in the variables in daily life with increased accuracy and decreased recall bias. The PsyMate scale assesses momentary moods in daily life and can be used in various settings. OBJECTIVE: The aim of this study was to develop a Korean version of the PsyMate (K-PsyMate) scale and evaluate its psychometric properties by using the EMA method in patients with moyamoya disease (MMD) in South Korea. METHODS: Patients with MMD aged over 18 years were recruited from July 2018 to January 2019 at the inpatient and outpatient departments of a university hospital in South Korea. The K-PsyMate scale comprising 13 items was developed following a translation/back translation approach of the English version and loaded onto a mobile app. Participants were instructed to enter their moods 4 times a day for 7 consecutive days. Content validity index, factor analysis, and Pearson's correlation were performed for validity analysis. For reliability, intraclass correlation coefficients between the first and last measurements were estimated by mean rating, absolute agreement, and a 2-way mixed-effects model. Usability was analyzed through a descriptive analysis, 2-tailed t test, and analysis of variance, and the results were confirmed by Mann-Whitney U test and the Kruskal-Wallis test, as the dependent variable was not normally distributed. RESULTS: In total, 1929 assessments from 93 patients were analyzed. The mean age of the participants was 40.59 (SD 10.06) years, and 66 (71%) of the 93 participants were women. Content validity was excellent as content validity index was 0.99, and 2 factors, negative affect and positive affect, were derived by an exploratory factor analysis. The correlations between the subdomains of the K-PsyMate scale and Hospital Anxiety and Depression Scale were significant (P<.001). The agreement between the first and last measurements was poor to moderate according to the obtained intraclass correlation coefficient values. Usability was evaluated by 67 (72%) out of the 93 participants. The participants rated the accuracy of assessing their momentary moods on the app at 4.13 (SD 0.97), easiness in understanding questions, operating, and inputting answers at 4.12 (SD 0.88), and interruption by the survey alarms at 2.48 (SD 1.02) out of 5. CONCLUSIONS: The K-PsyMate scale has good validity but poor to moderate agreement, which reflects the characteristics of the EMA data collected in real and natural living environments without control. The findings of our study show that the K-PsyMate scale uploaded in a mobile app can be a valid and reliable tool for evaluating the momentary mood of patients with MMD because using a mobile app is convenient and patients are familiar with their own smartphones, which they use in their daily lives.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,624

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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