MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4283163828 · doi:10.2196/37303

Validation of the Mobile App Version of the EQ-5D-5L Quality of Life Questionnaire Against the Gold Standard Paper-Based Version: Randomized Crossover Study

2022· article· en· W4283163828 sur OpenAlexvenueno aff
Regina J. M. Kamstra, André Boorsma, Tanja Krone, Robin van Stokkum, Hannah M. Eggink, Ton Peters, Wilrike J. Pasman

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNederlandse Organisatie voor Toegepast Natuurwetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésMobile appsPsychologySmartphone appAndroid (operating system)Quality of life (healthcare)Randomized controlled trialApplied psychologyPhysical therapyMedicineComputer scienceInternet privacyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Study participants and patients often perceive (long) questionnaires as burdensome. In addition, paper-based questionnaires are prone to errors such as (unintentionally) skipping questions or filling in a wrong type of answer. Such errors can be prevented with the emergence of mobile questionnaire apps. OBJECTIVE: This study aimed to validate an innovative way to measure the quality of life using a mobile app based on the EQ-5D-5L questionnaire. This validation study compared the EQ-5D-5L questionnaire requested by a mobile app with the gold standard paper-based version of the EQ-5D-5L. METHODS: This was a randomized, crossover, and open study. The main criteria for participation were participants should be aged ≥18 years, healthy at their own discretion, in possession of a smartphone with at least Android version 4.1 or higher or iOS version 9 or higher, digitally skilled in downloading the mobile app, and able to read and answer questionnaires in Dutch. Participants were recruited by a market research company that divided them into 2 groups balanced for age, gender, and education. Each participant received a digital version of the EQ-5D-5L questionnaire via a mobile app and the EQ-5D-5L paper-based questionnaire by postal mail. In the mobile app, participants received, for 5 consecutive days, 1 question in the morning and 1 question in the afternoon; as such, all questions were asked twice (at time point 1 [App T1] and time point 2 [App T2]). The primary outcomes were the correlations between the answers (scores) of each EQ-5D-5L question answered via the mobile app compared with the paper-based questionnaire to assess convergent validity. RESULTS: A total of 255 participants (healthy at their own discretion), 117 (45.9%) men and 138 (54.1%) women in the age range of 18 to 64 years, completed the study. To ensure randomization, the measured demographics were checked and compared between groups. To compare the results of the electronic and paper-based questionnaires, polychoric correlation analysis was performed. All questions showed a high correlation (0.64-0.92; P<.001) between the paper-based and the mobile app-based questions at App T1 and App T2. The scores and their variance remained similar over the questionnaires, indicating no clear difference in the answer tendency. In addition, the correlation between the 2 app-based questionnaires was high (>0.73; P<.001), illustrating a high test-retest reliability, indicating it to be a reliable replacement for the paper-based questionnaire. CONCLUSIONS: This study indicates that the mobile app is a valid tool for measuring the quality of life and is as reliable as the paper-based version of the EQ-5D-5L, while reducing the response burden.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,234
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Formative Research→Même sujetHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life→Travaux en français237 207→