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Enregistrement W4220712795 · doi:10.1186/s41687-022-00435-0

Content validation of a new measure of patient-reported barriers to antiretroviral therapy adherence, the I-Score: results from a Delphi study

2022· article· en· W4220712795 sur OpenAlexafffundabout
Kim Engler, Serge Vicente, Kedar Mate, David Lessard, Sara Ahmed, Bertrand Lebouché

Notice bibliographique

RevueJournal of Patient-Reported Outcomes · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre for Advancing Health OutcomesCentre de réadaptation Lethbridge-Layton-MackayUniversité de MontréalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesMerck CanadaCanadian HIV Trials Network, Canadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychologyService providerResidenceRelevance (law)MedicineNursingFamily medicineClinical psychologyService (business)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Over a third of people living with HIV (PLHIV) have suboptimal adherence to antiretroviral therapy (ART). Measures of barriers to ART adherence often lack comprehensiveness. To help manage ART adherence barriers in HIV care, we are developing a new patient-reported outcome measure (PROM) of these barriers (the I-Score). METHODS: We assessed the content validity of 100 items (distinct barriers) to retain only those most relevant to both PLHIV and HIV health/social service providers. A web-based Delphi was conducted in Canada and France, collecting data from December 2018 to October 2019. Items were evaluated on relevance (the combined rated importance and actionability for HIV care of items among both PLHIV and providers); comprehensibility (rated item clarity); comprehensiveness (examined against our conceptual framework); cross-cultural equivalence (based on comparisons by questionnaire language (English, French) and country of residence). Pearson's chi-square tests were used for comparisons by language, country, gender, and stakeholder group (PLHIV, providers). RESULTS: Panelists included 40 PLHIV and 57 providers (66% response rate). Thirty-one items were retained based on consensus thresholds for relevance (minimum: 50% for PLHIV, 60% for providers) and showed good comprehensibility and comprehensiveness, when compared to our conceptual framework (representation of: 6/6 domains, 15/20 subdomains). No significant difference in relevance based on language or country was found among retained items, suggestive of cross-cultural equivalence. Among all 100 items, only 6 significant differences on relevance were observed for gender. For 62 items, the relevance ratings of PLHIV and providers differed significantly, with providers showing greater endorsement of all items but one. DISCUSSION: The Delphi led to a much-needed item reduction. Remaining items highlight the panel's multidimensional priorities for the PROM on ART adherence barriers, with few, if any, differences by language, country, and gender. While the analyses may lack generalizability and power, the sample size is considered adequate for a PROM validation study. CONCLUSION: Retained items showed good content validity. The different patterns of item endorsement observed underscore the utility of engaging multiple stakeholder groups in PROM development for use in clinical practice. The greater endorsement of items by providers versus patients merits further investigation, including the implications of such differentials for measure development.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,078
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,092
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,412

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0780,092
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,254 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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