3.15 Measurement properties of the adult version of the sport concussion assessment tool 5th edition symptom evaluation using Rasch analysis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,033 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».