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Enregistrement W3193434868 · doi:10.5812/semj.110977

A Differential Item Functioning (DIF) Study of the Infection Control Standard Isolation Precaution Instrument Across Gender and Major Among Healthcare Workers

2021· article· en· W3193434868 sur OpenAlexaff
Amin Mousavi, Mohsen Momeni, Mina Danaei, Mehrdad Askarian

Notice bibliographique

RevueShiraz E-Medical Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDifferential item functioningHealth careStatisticPsychologyIsolation (microbiology)Test (biology)Infection controlClinical psychologyMedicinePsychometricsItem response theoryStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Measuring healthcare workers’ (HCWs) knowledge, attitudes, and practices (KAPs) regarding isolation precaution is essential for infection control which needs a valid and reliable instrument. Objectives: This study aimed to assess differential item functioning (DIF) across gender and major for the knowledge and practice items of the questionnaire, previously designed in Shiraz, Iran. Methods: This cross-sectional survey was conducted on 1070 participants (males/females: 306/764; medical students/nurses: 466/624). The study instrument had three subscales with nine questions for each KAP subscale. The Mantel-Haenszel (MH) statistic was used. The DIF and differential test functioning (DTF) analyses were also performed in this study. Results: There were very similar DIF outcomes for the knowledge and practice subscales, with one or two items indicating moderate DIF but comparable total scores across genders. Across majors, several items showed large DIF for both subscales. It was found that large DTF affects major for both subscales. Conclusions: Our findings indicated large DIF and DTF levels of the questionnaire among medical students and nursing groups. More attention should be paid when developing the items. This study shows the importance of paying attention to valid evidence for instruments developed within the field of healthcare.

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)0,001
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,618

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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