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Enregistrement W4391384806 · doi:10.1136/bjsports-2023-concussion.55

3.15 Measurement properties of the adult version of the sport concussion assessment tool 5th edition symptom evaluation using Rasch analysis

2024· article· en· W4391384806 sur OpenAlexaff
Michael Robinson, Fischer Lisa, Johnson Andrew

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiverse Approaches in Healthcare and Education Studies
Établissements canadiensFowler Kennedy Sport Medicine ClinicWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRasch modelDifferential item functioningReliability (semiconductor)ChecklistConcussionPsychometricsClinical psychologyItem response theoryScale (ratio)PsychologyPhysical therapyMedicinePoison controlInjury preventionDevelopmental psychologyMedical emergencyCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To evaluate the psychometric and measurement properties of the 5th edition of the Sport Concussion Assessment Tool (SCAT5) Symptom Evaluation using Rasch analysis. Design Cross sectional study using Rasch analysis. Setting Single Site – Primary Care Setting. Participants A total of 284 participants who were still experiencing concussion symptoms were included (130 males, 154 females, mean age 20.8 ±10.4). Participants were 13 years of age or older, with a diagnosis of concussion from a primary care physician. Interventions The SCAT5 symptom evaluation was administered to patients as a component of their routine clinical encounter and the presence and severity of each of the 22 symptoms was included in the analysis. Outcome Measures Rasch analysis was performed using RUMM 2030 to assess the SCAT5 symptom evaluation for overall fit, response scaling, individual item fit, differential item functioning, local dependency, unidimensionality and reliability. Main Results The SCAT5 symptom evaluation demonstrated an acceptable fit to the Rasch model, exhibited high reliability and was able to differentiate between at least 4 levels of patients. Nonetheless, serious psychometric issues were identified. Response dependencies were identified between 15 pairs of items. Further, 11 items were found to have sex-linked response biases, and the overall scale was found to be multidimensional (suggesting that the scale is measuring multiple constructs). Conclusions The Rasch model appears unsuitable for psychometric evaluation of the SCAT5 symptom checklist. Methods for addressing these issues will be discussed in the context of leveraging this analysis to create a more reliable and valid tool.

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,068
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,175

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,068
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,005
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,223
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,167 · 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

Citations0
Publié2024
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