A systematic review of the psychometric properties of Quebec user evaluation of satisfaction with assistive technology (QUEST)
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of this systematic review was to evaluate the psychometric properties of the Quebec User Evaluation of Satisfaction with Assistive Technology (QUEST). MATERIALS AND METHODS: Searches were conducted in August 2021 on four electronic databases: MEDLINE, CINAHL, Scopus, and Web of Science. Eligible papers included cross-sectional validation studies evaluating the psychometric properties of all QUEST versions. Cronbach's alpha, intraclass correlation coefficient, and comparison tools were reported. Study quality and risk of bias were assessed using the COnsensus-based Standards for the selection of health Measurement INstruments (COSMIN) checklist. RESULTS: Nineteen studies were included in this systematic review. Results showed that the QUEST and QUEST 2.0 were available in 10 languages, and most validation studies analysed this tool in patients using mobility devices in various clinical conditions. One article analysed the child version (QUEST 2.1) in English. The most analysed psychometric property was Cronbach's alpha for internal consistency in 14 out of 19 studies, with values ranging between 0.74 and 0.79. Overall, 17 out of 19 studies were of adequate quality, though responsiveness was never studied. CONCLUSION: Our systematic review showed that the QUEST and its subsequent versions are reliable and valid measurement instruments to evaluate satisfaction in patients with different disabilities using various assistive technologies. This study provides useful information on the instrument's psychometric properties in different populations and cultures.
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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 | 0,019 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».