A scoping review to create a framework for the steps in developing condition-specific preference-based instruments de novo or from an existing non-preference-based instrument: use of item response theory or Rasch analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is no widely accepted framework to guide the development of condition-specific preference-based instruments (CSPBIs) that includes both de novo and from existing non-preference-based instruments. The purpose of this study was to address this gap by reviewing the published literature on CSPBIs, with particular attention to the application of item response theory (IRT) and Rasch analysis in their development. METHODS: A scoping review of the literature covering the concepts of all phases of CSPBI development and evaluation was performed from MEDLINE, Embase, PsychInfo, CINAHL, and the Cochrane Library, from inception to December 30, 2022. RESULTS: The titles and abstracts of 1,967 unique references were reviewed. After retrieving and reviewing 154 full-text articles, data were extracted from 109 articles, representing 41 CSPBIs covering 21 diseases or conditions. The development of CSPBIs was conceptualized as a 15-step framework, covering four phases: 1) develop initial questionnaire items (when no suitable non-preference-based instrument exists), 2) establish the dimensional structure, 3) reduce items per dimension, 4) value and model health state utilities. Thirty-nine instruments used a type of Rasch model and two instruments used IRT models in phase 3. CONCLUSION: We present an expanded framework that outlines the development of CSPBIs, both from existing non-preference-based instruments and de novo when no suitable non-preference-based instrument exists, using IRT and Rasch analysis. For items that fit the Rasch model, developers selected one item per dimension and explored item response level reduction. This framework will guide researchers who are developing or assessing CSPBIs.
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
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | high |
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 | 0,176 | 0,330 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,073 | 0,058 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,013 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».