Readability of Commonly Used Quality of Life Outcome Measures for Youth Self-Report
Notice bibliographique
Résumé
Self-report measures are central in capturing young people's perspectives on mental health concerns and treatment outcomes. For children and adolescents to complete such measures meaningfully and independently, the reading difficulty must match their reading ability. Prior research suggests a frequent mismatch for mental health symptom measures. Similar analyses are lacking for measures of Quality of Life (QoL). We analysed the readability of 13 commonly used QoL self-report measures for children and adolescents aged 6 to 18 years by computing five readability formulas and a mean reading age across formulas. Across measures, the mean reading age for item sets was 10.7 years (SD = 1.2). For almost two-thirds of the questionnaires, the required reading age exceeded the minimum age of the target group by at least one year, with an average discrepancy of 3.0 years (SD = 1.2). Questionnaires with matching reading ages primarily targeted adolescents. Our study suggests a frequent mismatch between the reading difficulty of QoL self-report measures for pre-adolescent children and this group's expected reading ability. Such discrepancies risk undermining the validity of measurement, especially where children also have learning or attention difficulties. Readability should be critically considered in measure development, as one aspect of the content validity of self-report measures for youth.
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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 | 0,014 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».