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Enregistrement W4385827407 · doi:10.1093/ptj/pzad109

Assessing the Measurement Properties of the Self-Administered Amyotrophic Lateral Sclerosis Functional Rating Scale–Revised (ALSFRS-R): A Rasch Analysis

2023· article· en· W4385827407 sur OpenAlexaffabout
Ava Mehdipour, Lizabeth Teshler, Vanina Dal Bello‐Haas, Julie Richardson, Marla Beauchamp, John Turnbull, Marvin Chum, Wendy Johnston, Colleen O’Connell, Westerly Luth, Ayse Kuspinar

Notice bibliographique

RevuePhysical Therapy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensStan Cassidy FoundationUniversity of AlbertaMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRasch modelDifferential item functioningAmyotrophic lateral sclerosisRating scalePsychologyReliability (semiconductor)Item response theoryClinical psychologyPsychometricsDiseaseMedicineDevelopmental psychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The self-administered version of the Amyotrophic Lateral Sclerosis Functional Rating Scale-Revised (ALSFRS-R) is used to monitor function and disease progression in individuals with amyotrophic lateral sclerosis (ALS). However, the performance of the self-administered ALSFRS-R has not been assessed using Rasch Measurement Theory. Therefore, the purpose of this study was to examine the psychometric properties of the self-administered ALSFRS-R using Rasch analysis. METHODS: Rasch analysis was performed on self-administered ALSFRS-R data from individuals with ALS across Canada. The following 6 aspects of Rasch analysis were examined using RUMM2030: fit via residuals and chi-square statistics, targeting via person-item threshold maps, dependency via item residual correlations, unidimensionality through principal components analysis of residuals, reliability via person separation index, and stability through differential item functioning analyses for sex, age, and language. RESULTS: Analysis was performed on 122 participants (mean age: 52.9 years; 62.8% men). The overall scale demonstrated good fit, reliability, and stability; however, multidimensionality was found. To address this issue, items were divided into 3 subscales (bulbar, motor, and respiratory function), and Rasch analysis was performed for each subscale. The subscales demonstrated good fit, reliability, stability, and unidimensionality. However, there were still issues with item dependency for all subscale and targeting for bulbar and respiratory subscales. CONCLUSIONS: The self-administered ALSFRS-R is reliable, internally valid, and stable across sex, age, and language subgroups; however, it is recommended that the ALSFRS-R be scored by subscale. Future studies can look at revising and/or adding items to tackle misfit, redundancy, and ceiling effects. IMPACT: Self-administered measures are simple to administer and inexpensive. The self-administered ALSFRS-R was found to be psychometrically sound and can be used as a tool to monitor disease progression and function in ALS.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,916
Score d'incertitude au seuil0,504

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,256
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,087 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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