Development and validation of the symptom burden questionnaire for long covid (SBQ-LC): Rasch analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To describe the development and validation of a novel patient reported outcome measure for symptom burden from long covid, the symptom burden questionnaire for long covid (SBQ-LC). Design Multiphase, prospective mixed methods study. Setting Remote data collection and social media channels in the United Kingdom, 14 April to 1 August 2021. Participants 13 adults (aged ≥18 years) with self-reported long covid and 10 clinicians evaluated content validity. 274 adults with long covid field tested the draft questionnaire. Main outcome measures Published systematic reviews informed development of SBQ-LC’s conceptual framework and initial item pool. Thematic analysis of transcripts from cognitive debriefing interviews and online clinician surveys established content validity. Consensus discussions with the patient and public involvement group of the Therapies for Long COVID in non-hospitalised individuals: From symptoms, patient reported outcomes and immunology to targeted therapies (TLC Study) confirmed face validity. Rasch analysis of field test data guided item and scale refinement and provided initial evidence of the SBQ-LC’s measurement properties. Results SBQ-LC (version 1.0) is a modular instrument measuring patient reported outcomes and is composed of 17 independent scales with promising psychometric properties. Respondents rate their symptom burden during the past seven days using a dichotomous response or 4 point rating scale. Each scale provides coverage of a different symptom domain and returns a summed raw score that can be transformed to a linear (0-100) score. Higher scores represent higher symptom burden. After rating scale refinement and item reduction, all scales satisfied the Rasch model requirements for unidimensionality (principal component analysis of residuals: first residual contrast values <2.00 eigenvalue units) and item fit (outfit mean square values within 0.5 -1.5 logits). Rating scale categories were ordered with acceptable category fit statistics (outfit mean square values <2.0 logits). 14 item pairs had evidence of local dependency (residual correlation values >0.4). Across the 17 scales, person reliability ranged from 0.34 to 0.87, person separation ranged from 0.71 to 2.56, item separation ranged from 1.34 to 13.86, and internal consistency reliability (Cronbach’s alpha) ranged from 0.56 to 0.91. Conclusions SBQ-LC (version 1.0) is a comprehensive patient reported outcome instrument developed using modern psychometric methods. It measures symptoms of long covid important to people with lived experience of the condition and may be used to evaluate the impact of interventions and inform best practice in clinical management.
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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 | 0,048 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».