Rasch Analysis of the Chinese Version of the Nociception Coma Scale–Revised in Patients with Prolonged Disorders of Consciousness
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this study was to analyze the Chinese version of the Nociception Coma Scale-Revised in patients with prolonged disorders of consciousness within the framework of Rasch modeling, including investigating the invariance of total scores across different etiologies of disorders of consciousness. DESIGN: Prospective psychometric study. PARTICIPANTS: Patients with prolonged disorders of consciousness from the Rehabilitation and Neurology units in hospital. INTERVENTIONS: None. MAIN OUTCOME MEASURE: The Nociception Coma Scale-Revised was undertaken by trained raters and the Coma Recovery Scale-Revised was used to assess patients' consciousness. The psychometric properties within the Rasch model including item-person targeting, reliability and separation, item fit, unidimensionality, and differential item functioning were assessed. RESULTS: 84 patients with prolonged disorders of consciousness (mean age 53 years; mean injury 5 months; 42 with Minimally Conscious State and 42 with Unresponsive Wakefulness Syndrome) of 252 observations were enrolled in the study. Through the procedure of repeated assessment and differential item function, a lower item bias Rasch set was purified. The Rasch model assumptions were examined and met, with item reliability and validity meeting the recommended threshold. CONCLUSIONS: The Chinese version of the Nociception Coma Scale-Revised demonstrated unidimensionality, good reliability and separation, and good item fit, but dissatisfied person fit and item-person targeting. The verbal subscale showed a notable discrepancy between person responses and the difficulty of the items, suggesting limited clinical significance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».