Examining interrater agreement between self-report and proxy-report responses for the quality of life-aged care consumers (QOL-ACC) instrument
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Quality of life is an important quality indicator for health and aged care sectors. However, self-reporting of quality of life is not always possible given the relatively high prevalence of cognitive impairment amongst older people, hence proxy reporting is often utilised as the default option. Internationally, there is little evidence on the impact of proxy perspective on interrater agreement between self and proxy report. OBJECTIVES: To assess the impacts of (i) cognition level and (ii) proxy perspective on interrater agreement using a utility instrument, the Quality of Life-Aged Care Consumers (QOL-ACC). METHODS: A cross-sectional study was undertaken with aged care residents and family member proxies. Residents completed the self-report QOL-ACC, while proxies completed two proxy versions: proxy-proxy perspective (their own opinion), and proxy-person perspective (how they believe the resident would respond). Interrater agreement was assessed using quadratic weighted kappas for dimension-level data and concordance correlation coefficients and Bland-Altman plots for utility scores. RESULTS: Sixty-three residents (22, no cognitive impairment; 41, mild-to-moderate cognitive impairment) and proxies participated. In the full sample and in the mild-to-moderate impairment group, the mean self-reported QOL-ACC utility score was significantly higher than the means reported by proxies, regardless of perspective (p < 0.01). Agreement with self-reported QOL-ACC utility scores was higher when proxies adopted a proxy-person perspective. CONCLUSION: Regardless of cognition level and proxy perspective, proxies tend to rate quality of life lower than residents. Further research is needed to explore the impact of such divergences for quality assessment and economic evaluation in aged care.
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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 | 0,087 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».