An examination of psychometric properties of study quality assessment scales in meta-analysis: Rasch measurement model applied to the firefighter cancer literature
Notice bibliographique
Résumé
Most existing quality scales have been developed with minimal attention to accepted standards of psychometric properties. Even for those that have been used widely in medical research, limited evidence exists supporting their psychometric properties. The focus of our current study is to address this gap by evaluating the psychometrics properties of two existing quality scales that are frequently used in cancer observational research: (1) Item Bank on Risk of Bias and Precision of Observational Studies developed by the Research Triangle Institute (RTI) International and (2) Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale (NOQAS). We used the Rasch measurement model to evaluate the psychometric properties of two quality scales based on the ratings of 49 studies that examine firefighters' cancer incidence and mortality. Our study found that RTI and NOQAS have an acceptable item reliability. Two raters were consistent in their assessment, demonstrating high interrater reliability. We also found that NOQAS has more items that show better fit than the RTI scale. The NOQAS produced lower study quality scores with a smaller variation, suggesting that NOQAS items are much easier to rate. Our findings accord with a previous study, which conclude that the RTI scale was harder to apply and thus produces more heterogenous quality scores than NOQAS. Although both RTI and NOQAS showed high item reliability, NOQAS items are better fit to the underlying construct, showing higher validity of internal structure and stronger psychometric properties. The current study adds to our understanding of the psychometric properties of NOQAS and RTI scales for future meta-analyses of observational studies, particularly in the firefighter cancer literature.
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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 | 0,534 | 0,644 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,044 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».