How to Improve Interpretability of Patient-Reported Outcome Measures for Clinical Use: A Perspective on Measuring Abilities and Feelings
Notice bibliographique
Résumé
Jacek A Kopec1,2 1School of Population and Public Health, University of British Columbia, Vancouver, BC, Canada; 2Arthritis Research Canada, Vancouver, BC, CanadaCorrespondence: Jacek A Kopec, School of Population and Public Health, University of British Columbia, Vancouver, BC, Canada, Email jkopec@arthritisresearch.caAbstract: Two general classes of concepts measured by patient-reported outcome measures (PROMs) are abilities and feelings. Over the past several decades, there has been a significant progress in measuring both. Nevertheless, current multi-item scales are subject to criticism related to scale length, score dimensionality, interpretability, cultural bias, and insufficient detail in measuring specific domains. To address some of these issues, the author offers an alternative perspective on how questions about abilities and feelings could be formulated. Abilities can be defined in terms of a relationship between the level of performance and the associated perception of difficulty, and represented graphically by an ability curve. For feelings, it may be useful to measure frequency and intensity jointly to determine the proportion of time in each level of intensity. The resultant frequency × intensity matrix can be presented as a bar graph. Empirical data to support the feasibility and validity of these approaches to PROM design are provided, potential advantages and limitations are discussed, and some future research avenues are suggested.Keywords: patient-reported outcome measures, PROMs, abilities, feelings, measurement, quality of life
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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 | 0,613 | 0,795 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,018 |
| Communication savante | 0,019 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».