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Enregistrement W3206311451 · doi:10.3389/fresc.2021.702596

ICF Linking and Cognitive Interviewing Are Complementary Methods for Optimizing Content Validity of Outcome Measures: An Integrated Methods Review

2021· review· en· W3206311451 sur OpenAlexafffund
Joy C. MacDermid

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Rehabilitation Sciences · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensSt Joseph's Health CentreWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésContent validitySet (abstract data type)Context (archaeology)Computer scienceLinkage (software)Cognitive interviewCLARITYInformation retrievalCognitionPsychologyPsychometricsClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Content validity is a fundamental requirement of outcome measures. After reviewing operational needs and existing definitions, content validity we as defined as: the extent to which a measure provides a comprehensive and true assessment of the key relevant elements of a specified construct or attribute across a defined range, clearly and equitably for a stated target audience and context. ICF linkage rules from 2002, 2005, and 2019 have provide increasingly clear processes for describing and evaluating content of outcome measures. ICF Core Sets provide international reference standards of the core constructs of importance for different health conditions. Both are important as reference standards during content validation. To summarize their use as reference standards, the following summary indicators were proposed: (1) Measure to ICF linkage, (2) Measure to (Brief or Comprehensive) Core Set Absolute Linkage, (3) Measure to (Brief or Comprehensive) Core Set Unique Linkage, (4) Core Set Representation, and (5) Core Set Unique Disability Representation. Methods to assess how respondents engage with content are needed to complement ICF-linking. Cognitive interviewing is an ideal method since it used to explore how respondents interpret and calibrate response to individual items on an outcome measure. We proposed a framework for classifying these responses: Clarity/Comprehension, Relevance, Inadequate response definition, Reference Point, Perspective modification, and Calibration Across Items. Our analysis of 24 manuscripts that used ICF linking for content validation since updated linking rules were published found that authors typically used linking to validate existing measures, involved multiple raters, used 2005 linking rules, summarized content at a concept level (e.g., impairment, activity, participation) and/or use core sets as a reference standard. Infrequently, ICF linking was used to create item pools/conceptual frameworks for new measures, applied the full scope of the 2019 linking rules, used summary indicators, or integrated ICF-linking with qualitative methods like cognitive interviews. We conclude that ICF linkage is a powerful tool for content validity during development or validation of PROM. Best practices include use of updated ICF linking rules, triangulation of ICF linking with participant assessments of clarity and relevance preferably obtained using cognitive interview methods, and application of defined summary indicators.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,933
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,493
Tête enseignante GPT0,537
Écart entre enseignants0,044 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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