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Enregistrement W4404247756 · doi:10.1186/s12874-024-02387-z

Evidence pointing toward invalidity of the SF-8 physical and mental scales: a fusion validity assessment

2024· article· en· W4404247756 sur OpenAlexafffundabout
Leslie A. Hayduk, Matthias Hoben, Carole A. Estabrooks

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Research Methodology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésPsychologyMental healthPsychometricsTest validityClinical psychologyApplied psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The SF-8™ Short Form Health Survey creates physical and mental health scale scores from responses to eight survey questions. These widely used scales demonstrate reasonable reliablity, and some forms of validity but have not been assessed for fusion validity. We assess the fusion validity of the SF-8 physical and mental health scales, and provide comments assisting fusion validity assessment of other scales. METHODS: Checking the fusion validity of a scale requires including the scale and its constituent indicators in a structural equation model that has at least one variable causally downstream from the scale. We assessed fusion validity of the SF-8 physical and mental health scales in the context of work-related variables for care aides working in Canadian long-term care homes. Variables causally downstream from physical and mental health, such as work burnout, permit checking whether the SF-8 indicator items fuse to form cogent physical and mental scales, irrespective of whether those indicators share common-factor foundations. RESULTS: We found that the SF-8 physical and mental health scales did not function appropriately. The scales inappropriately claimed effects for several items that had no effects and provided biased estimates of other effects. These deficiencies seem grounded in the scales' developmental history, which implicitly bolstered selection of some causally ambiguous items and paid insufficient attention to component factor model testing. CONCLUSION: Our observations of causal incongruities question whether the SF-8 can provide valid assessments of physical and mental health. However, it would be imprudent to discontinue SF-8 use on the basis of a single study suggesting invalidity. This uncomfortable conclusion can be rechecked by re-analyzing data from any project that employed the SF-8 and recorded even one causal consequence of physical or mental health. The power of fusion validity assessment comes from connecting the recorded consequences simultaneously to both the scale and the items from which that scale is calculated.

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

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,171
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,404
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,829
Score d'incertitude au seuil0,906

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1710,404
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0030,013
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,785
Tête enseignante GPT0,663
Écart entre enseignants0,122 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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