’Less is more’: validation with Rasch analysis of five short-forms for the Brain Injury Rehabilitation Trust Personality Questionnaires (BIRT-PQs)
Notice bibliographique
Résumé
Background Previous analyses demonstrated a lack of unidimensionality, item redundancy, and substantial administrative burden for the Brain Injury Rehabilitation Trust Personality Questionnaires (BIRT-PQs).Objective To use Rasch Analysis to calibrate five short-forms of the BIRT-PQs, satisfying the Rasch model requirements.Methods BIRT-PQs data from 154 patients with severe Acquired Brain Injury (s-ABI) and their caregivers (total sample = 308) underwent Rasch analysis to examine their internal construct validity and reliability according to the Rasch model.Results The base Rasch analyses did not show sufficient internal construct validity according to the Rasch model for all five BIRT-PQs. After rescoring 18 items, and deleting 75 of 150 items, adequate internal construct validity was achieved for all five BIRT-PQs short forms (model chi-square p-values ranging from 0.0053 to 0.6675), with reliability values compatible with individual measurements.Conclusions After extensive modifications, including a 48% reduction of the item load, we obtained five short forms of the BIRT-PQs satisfying the strict measurement requirements of the Rasch model. The ordinal-to-interval measurement conversion tables allow measuring on the same metric the perception of the neurobehavioral disability for both patients with s-ABI and their caregivers.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».