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Enregistrement W3088290737 · doi:10.1371/journal.pone.0237788

Catquest-9SF questionnaire and eCAPS: Validation in a Canadian population

2020· article· en· W3088290737 sur OpenAlexafffundabout
Matthew B. Schlenker, Simona C. Minotti, Anna Kabanovski, Morgan Lim, Chelsea D’Silva, Julia Ma, Robert J. Reid, Iqbal Ike K. Ahmed

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Impairment Studies
Établissements canadiensInstitute for Work & HealthTrillium Health CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBausch HealthValeant Pharmaceuticals International
Mots-clésPopulationBiologyStatisticsEnvironmental healthMedicineMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Visual acuity alone has limitations in assessing a patient's appropriateness and prioritization for cataract surgery. Several tools, including the Catquest-9SF questionnaire and the electronic cataract appropriateness and priority system (eCAPS) have been developed to evaluate patients-reported visual function as related to day-to-day tasks. The aim of this study was to validate Catquest-9SF and eCAPS in a Canadian population and propose a shorter version of each, in an attempt to extend their applicability in clinical practice. METHODS: The English translation of the Swedish Catquest-9SF and eCAPS were self-administered separately in pre-operative patients in tertiary care in Peel region, Ontario. Rasch analysis was used to validate both scales and assess their psychometric properties, such as category threshold order, item fit, unidimensionality, precision, targeting, and differential item functioning. RESULTS: A total of 313 cataract patients (mean age = 69.1, 56.5% female) completed the Catquest-9SF and eCAPS. Catquest-9SF had ordered response thresholds, adequate precision (person separation index = 2.09, person reliability = 0.81), unidimensionality and no misfits (infit range 0.75-1.35, outfit range 0.83-1.36). There mean for patients was equal to -1.43 (lower than the mean for items which is set automatically at zero), meaning that tasks were relatively easy for respondent ability. eCAPS had 3 items that misfit the Rasch model and were excluded (infit range 0.82-1.30, outfit range 0.75-1.36). Precision was inadequate (person separation index = 0.19, person reliability = 0.04). 78.8% of subjects scored≤9 (answered that they had no issues for most questions). CONCLUSIONS: Catquest-9SF demonstrated good psychometric properties and is suitable for assessing visual function of care-seeking patients referred for cataract surgery in Ontario, Canada. There was some mistargeting, suggesting that the tasks were relatively easy to perform, which is consistent with previous research. On the contrary, eCAPS is not sensitive in differentiating patients who had impaired visual functioning.

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)0,000
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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,950

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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