Using specific, validated vs. non-specific, non-validated tools to measure a subjective concept: application on COVID-19 burnout scales in a working population
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives The first objective is to compare the psychometric properties of two scales, measuring COVID-19-related burnout in a general working population during an economic crisis. The second objective is to compare the relevance through the assessment of statistically significant associations between the independent variables and the validated (scale 1) or non-validated (scale 2) scales taken as dependent variables. Methods This study enrolled 151 Lebanese participants, using a snowball sampling method. Two scales that measure burnout during COVID-19 were used. Results A significantly strong correlation was found between the validated COVID-19 burnout scale (scale 1) and the new pandemic-related burnout scale (scale 2) (r=0.796, p<0.001). A first linear regression on scale 1 (dependent) showed that increased concern about the impact of the economic crisis and COVID-19 (Beta=9.61) was significantly associated with higher COVID-19 burnout. However, higher financial well-being (Beta=−0.23) and working as a full timer (Beta=−7.80) were significantly associated with a lower COVID-19 burnout score. A second regression model on scale 2 (dependent) showed that higher financial well-being was only significantly associated with a lower pandemic-related burnout score (Beta=−0.72). Conclusions Our results showed that more specific scales have better psychometric properties while using non-validated, non-specific scales to evaluate an outcome might lead to biased associations and incorrect conclusions.
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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 | 0,011 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».