Validation of the Chinese Version of KIDSCREEN-10 Quality of Life Questionnaire: A Rasch Model Estimation
Notice bibliographique
Résumé
The KIDSCREEN-10 was deemed as a cross-national instrument for measuring Health-Related Quality of Life (HRQoL). However, no empirical endeavor has explored its reliability and validity in the context of China. This study aims to translate and validate the Chinese version of the KIDSCREEN-10 questionnaire. The KIDSCREEN-10 was translated into Chinese (Mandarin) using a blindly bilingual forward-backward-forward technique. A cross-sectional survey, including 1,830 students aged from 8 to 18 years, was conducted in a county located in Gansu province, China. Psychometric properties were evaluated using the Rasch partial credit model, ANOVA, and the correlation analysis. Results indicated that the KIDSCREEN-10 performed good internal consistency, known-group validity, and concurrent validity, but there were still some deficiencies in psychometrics: first, disordered response categories were found between category 2 (seldom) and category 3 (sometimes); second, item 3 ("Have you felt sad?"), item 4 ("Have you felt lonely?"), and item 5 ("Have enough time for self?") demonstrated misfit to the Rasch model; third, items 3 and 4 exhibited differential item functioning. After collapsing the disordered response categories and removing the three misfit items, the seven-item questionnaire performed good psychometric properties. However, the seven-item version does not cover the psychological well-being dimension of HRQoL, and that may lead to inappropriate measures of HRQoL. Therefore, this paper suggested to use classical test theory to investigate the psychological properties of the KIDSCREEN-10.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».