Health measurement instruments and their applicability to military veterans: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Accurate measurement of health status is essential to assess veterans' needs and the effects of interventions directed at improving veterans' well-being. We conducted a systematic review to identify instruments that measure subjective health status, considering four components (ie, physical, mental, social or spiritual well-being). METHODS: Following Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses, we searched CINAHL, MEDLINE, Embase, PsycINFO, Web of Science, JSTOR, ERIC, Social Sciences Abstracts and ProQuest in June 2021 for studies reporting on the development or evaluation of instruments measuring subjective health among outpatient populations. We assessed risk of bias with the Consensus-based Standards for the Selection of Health Measurement Instruments tool and engaged three veteran partners to independently assess the clarity and applicability of identified instruments. RESULTS: Of 5863 abstracts screened, we identified 45 eligible articles that reported health-related instruments in the following categories: general health (n=19), mental health (n=7), physical health (n=8), social health (n=3) and spiritual health (n=8). We found evidence for adequate internal consistency for 39 instruments (87%) and good test-retest reliability for 24 (53%) instruments. Of these, our veteran partners identified five instruments for the measurement of subjective health (Military to Civilian Questionnaire (M2C-Q), Veterans RAND 36-Item Health Survey (VR-36), Short Form 36, Abbreviated World Health Organization Quality of Life questionnaire (WHOQOL-BREF) and Sleep Health Scale) as clear and very applicable to veterans. Of the two instruments developed and validated among veterans, the 16-item M2C-Q considered most components of health (mental, social and spiritual). Of the three instruments not validated among veterans, only the 26-item WHOQOL-BREF considered all four components of health. CONCLUSION: We identified 45 health measurement instruments of which, among those reporting adequate psychometric properties and endorsed by our veteran partners, 2 instruments showed the most promise for measurement of subjective health. The M2C-Q, which requires augmentation to capture physical health (eg, the physical component score of the VR-36), and the WHOQOL-BREF, which requires validation among veterans.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,029 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».