Further refinement of the Patient-Reported Impact of Dermatological Diseases (PRIDD) measure using classical test theory and item response theory
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Existing dermatology-specific Patient-Reported Outcome Measures (PROMs) do not fully capture the substantial physical, psychological and social impact of dermatological conditions on patients' lives and are not recommended for use according to the COSMIN criteria. Most were developed with insufficient patient involvement and relied on classical psychometric methods. We are developing the new Patient-Reported Impact of Dermatological Diseases (PRIDD) measure for use in research and clinical practice in partnership with patients. OBJECTIVES: To examine the factor structure of PRIDD, determine the definitive selection of items for each subscale, and establish structural validity and internal consistency through classical and modern psychometric methods. METHODS: Two cross-sectional online surveys were conducted. Adults (≥ 18 years) worldwide living with a dermatological condition were recruited through the membership network of the International Alliance of Dermatology Patient Organizations (GlobalSkin). They completed the PRIDD questionnaire and a demographics questionnaire via an online survey. We examined missing data and distribution of scores for each item. The factor structure was assessed using confirmatory and exploratory factor analysis (Survey 1). Internal consistency was examined using Cronbach's α. Rasch measurement theory analyses were conducted, including iterative assessment of rating scale function, fit to the Rasch model, unidimensionality, reliability, local dependence, targeting and differential item functioning (DIF) (Surveys 1 and 2). RESULTS: Participants in Surveys 1 and 2 numbered 483 and 504 people, respectively. All items had ≤ 3% missing scores and all five response options were used. A four-factor model showed the best fit. PRIDD and all four subscales were internally consistent but showed some misfit to the Rasch measurement model. Adjustments were made to rectify disordered thresholds, remove misfitting items, local dependency and DIF, and improve targeting. The resulting 16-item version and subscales fit the Rasch model, showed no local dependency or DIF at the test level, and were well targeted. CONCLUSIONS: This field test study produced the final PRIDD measure, consisting of 16 items across four domains. The data triangulated and refined the conceptual framework of impact and provide evidence of PRIDD's structural validity and internal consistency. The final step in the development and validation of the PRIDD measure is to test the remaining measurement properties.
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 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 | 0,032 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».