Rasch Measurement Theory's contribution to the psychometric properties of a co-created measure of health and wellness for Indigenous children and youth
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine how Rasch Measurement Theory (RMT) methods can be used to assess the psychometric properties of the Aaniish Naa Gegii: the Children's Health and Wellbeing Measure (ACHWM) and Qanuippit. STUDY DESIGN AND SETTING: Indigenous children aged 8-18 years, from five communities, completed the 62-item ACHWM. We applied RMT methods to ACHWM data from 401 children (mean age 13.4 ± 3.4 years; 51% male) from across Ontario to examine how well the items captured the full range (±3 logit) of the concept of interest in each domain, targeted the needs of Indigenous children, and met the criteria for unidimensional and invariant measurement. RESULTS: = 809, P < 0.001). This model was further improved by aggregating the five response categories into three categories. All four domains showed excellent overall fit to the Rasch model (P > 0.05), with items covering between -4.51 and 6.02 logit, with no gaps along the theoretical continua. CONCLUSION: This study provides evidence that a set of conceptually derived items was able to produce a measure that fits the Rasch model. These results aid our understanding of wellness by establishing the clinical meaning of the scale scores.
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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 | 0,076 | 0,293 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».