Item selection, scaling and construct validation of the Patient-Reported Inventory of Self-Management of Chronic Conditions (PRISM-CC) measurement tool in adults
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To select and scale items for the seven domains of the Patient-Reported Inventory of Self-Management of Chronic Conditions (PRISM-CC) and assess its construct validity. METHODS: Using an online survey, data on 100 potential items, and other variables for assessing construct validity, were collected from 1055 adults with one or more chronic health conditions. Based on a validated conceptual model, confirmatory factor analysis (CFA) and item response models (IRT) were used to select and scale potential items and assess the internal consistency and structural validity of the PRISM-CC. To further assess construct validity, hypothesis testing of known relationships was conducted using structural equation models. RESULTS: Of 100 potential items, 36 (4-8 per domain) were selected, providing excellent fit to our hypothesized correlated factors model and demonstrating internal consistency and structural validity of the PRISM-CC. Hypothesized associations between PRISM-CC domains and other measures and variables were confirmed, providing further evidence of construct validity. CONCLUSION: The PRISM-CC overcomes limitations of assessment tools currently available to measure patient self-management of chronic health conditions. This study provides strong evidence for the internal consistency and construct validity of the PRISM-CC as an instrument to assess patient-reported difficulty in self-managing different aspects of daily life with one or more chronic conditions. Further research is needed to assess its measurement equivalence across patient attributes, ability to measure clinically important change, and utility to inform self-management support.
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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 | 0,024 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».