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Enregistrement W4391062202 · doi:10.2196/49916

Psychometric Assessment of an Item Bank for Adaptive Testing on Patient-Reported Experience of Care Environment for Severe Mental Illness: Validation Study

2024· article· en· W4391062202 sur OpenAlexvenueno aff
Sara Fernandes, Yann Brousse, Xavier Zendjidjian, Delphine Cano, Jérémie Riedberger, Pierre‐Michel Llorca, Ludovic Samalin, D. Dassa, Christian Trichard, Vincent Laprévote, Anne Sauvaget, Mocrane Abbar, D. Misdrahi, Fabrice Berna, Christophe Lançon, Nathalie Coulon, Wissam El‐Hage, Pierre-Emmanuel Rozier, Michel Benoît, Bruno Giordana, Alejandra Caqueo‐Urízar, Dong Keon Yon, Bach Xuan Tran, Pascal Auquier, Guillaume Fond, Laurent Boyer

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiquePsychometric Methodologies and Testing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental illnessComputerized adaptive testingClinical psychologyPsychometricsPsychiatryPsychologyPsychometric testingMedicineMental healthInternal consistency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The care environment significantly influences the experiences of patients with severe mental illness and the quality of their care. While a welcoming and stimulating environment enhances patient satisfaction and health outcomes, psychiatric facilities often prioritize staff workflow over patient needs. Addressing these challenges is crucial to improving patient experiences and outcomes in mental health care. OBJECTIVE: This study is part of the Patient-Reported Experience Measure for Improving Quality of Care in Mental Health (PREMIUM) project and aims to establish an item bank (PREMIUM-CE) and to develop computerized adaptive tests (CATs) to measure the experience of the care environment of adult patients with schizophrenia, bipolar disorder, or major depressive disorder. METHODS: We performed psychometric analyses including assessments of item response theory (IRT) model assumptions, IRT model fit, differential item functioning (DIF), item bank validity, and CAT simulations. RESULTS: In this multicenter cross-sectional study, 498 patients were recruited from outpatient and inpatient settings. The final PREMIUM-CE 13-item bank was sufficiently unidimensional (root mean square error of approximation=0.082, 95% CI 0.067-0.097; comparative fit index=0.974; Tucker-Lewis index=0.968) and showed an adequate fit to the IRT model (infit mean square statistic ranging between 0.7 and 1.0). DIF analysis revealed no item biases according to gender, health care settings, diagnosis, or mode of study participation. PREMIUM-CE scores correlated strongly with satisfaction measures (r=0.69-0.78; P<.001) and weakly with quality-of-life measures (r=0.11-0.21; P<.001). CAT simulations showed a strong correlation (r=0.98) between CAT scores and those of the full item bank, and around 79.5% (396/498) of the participants obtained a reliable score with the administration of an average of 7 items. CONCLUSIONS: The PREMIUM-CE item bank and its CAT version have shown excellent psychometric properties, making them reliable measures for evaluating the patient experience of the care environment among adults with severe mental illness in both outpatient and inpatient settings. These measures are a valuable addition to the existing landscape of patient experience assessment, capturing what truly matters to patients and enhancing the understanding of their care experiences. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02491866; https://clinicaltrials.gov/study/NCT02491866.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,919
Score d'incertitude au seuil0,717

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
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 Opus0,372
Tête enseignante GPT0,528
Écart entre enseignants0,155 · 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'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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