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Enregistrement W4376599888 · doi:10.3389/fmed.2023.1020523

Evidence of the content validity, acceptability, and feasibility of a new Patient-Reported Impact of Dermatological Diseases measure

2023· article· en· W4376599888 sur OpenAlexaff
Rachael Pattinson, Nirohshah Trialonis‐Suthakharan, Rachael M. Hewitt, Maria José Valencia López, Nasim Tahmasebi Gandomkari, Jennifer Austin, Allison FitzGerald, Matthias Augustin, Christine Bundy

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePsoriasis: Treatment and Pathogenesis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJikei University School of MedicineClalit Health ServicesAlopecia UKCardiff UniversityYale University
Mots-clésMeasure (data warehouse)Content (measure theory)Content validityMedicinePsychologyComputer scienceClinical psychologyPsychometricsData miningMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The Global Research on the Impact of Dermatological Diseases (GRIDD) team is developing the new Patient-Reported Impact of Dermatological Diseases (PRIDD) measure of the impact of dermatological conditions on the patient's life, in partnership with patients. To develop PRIDD, we conducted a systematic review, followed by a qualitative interview study with 68 patients worldwide and subsequently a global Delphi survey of 1,154 patients to ensure PRIDD items were meaningful and important to patients. Objective: To pilot test PRIDD with patients with dermatological conditions, focusing on its content validity (comprehensiveness, comprehensibility, and relevance), acceptability, and feasibility. Methods: We conducted a theory-led qualitative study using the Three-Step Test-Interview method of cognitive interviewing. Three rounds of semi-structured interviews were conducted online. Adults (≥ 18 years) living with a dermatological condition and who spoke English sufficiently to take part in the interview were recruited through the International Alliance of Dermatology Patient Organizations' (GlobalSkin) global membership network. The topic guide met the gold-standard COSMIN (Consensus-based Standards for the Selection of Health Measurement Instruments) standards for cognitive interviewing. Analysis followed the thematic analytical model of cognitive interviewing. Results: Twelve people (58% male) representing six dermatological conditions from four countries participated. Overall, patients found PRIDD to be comprehensible, comprehensive, relevant, acceptable, and feasible. Participants were able to discern the conceptual framework domains from the items. Feedback resulted in: the recall period being extended from 1 week to 1 month; removal of the 'not relevant' response option; and changes to the instructions and item ordering and wording to improve clarity and increase respondents' confidence in their ability to respond. These evidence-based adjustments resulted in a 26-item version of PRIDD. Conclusion: This study met the gold-standard COSMIN criteria for the pilot testing of health measurement instruments. The data triangulated our previous findings, in particular the conceptual framework of impact. Our findings illuminate how patients understand and respond to PRIDD and other patient-reported measurement instruments. The results of comprehensibility, comprehensiveness, relevance, acceptability, and feasibility of PRIDD provide evidence of content validity from the target population. The next step in the development and validation of PRIDD is psychometric testing.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,177
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,368
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,938

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1770,368
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,185
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,154 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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