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Enregistrement W4405197295 · doi:10.1007/s11136-024-03867-x

Response shift results of quantitative research using patient-reported outcome measures: a meta-regression analysis

2024· review· en· W4405197295 sur OpenAlexafffund
Richard Sawatzky, Mathilde G. E. Verdam, Yseulys Dubuy, Tolulope T. Sajobi, Lara B. Russell, Olu Awosoga, Ayoola Ademola, Jan R. Boehnke, Oluwaseyi A. Lawal, Anita Brobbey, Amélie Anota, Lisa M. Lix, Mirjam A. G. Sprangers, Véronique Sebille

Notice bibliographique

RevueQuality of Life Research · 2024
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and Work-Related Fatigue
Établissements canadiensUniversity of CalgaryTrinity Western UniversityProvidence Health Care Research InstituteUniversity of ManitobaUniversity of LethbridgeProvidence Health CareWestern University
Organismes subventionnairesGöteborgs UniversitetCanada Research Chairs
Mots-clésQuality of Life ResearchPatient-reported outcomeMeta-regressionMeta-analysisRegression analysisItem response theoryStatisticsPublic healthMedicinePsychologyPsychometricsQuality of life (healthcare)Clinical psychologyInternal medicineMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Our objectives were to identify characteristics of response shift studies using patient-reported outcomes (PROMs) that explain variability in (1) the detection and (2) the magnitude of response shift effects. METHODS: We conducted a systematic review of quantitative studies published before June 2023. First, two-level multivariable logistic regression models (effect- and sample-levels) were used to explain variability in the probability of finding a response shift effect. Second, variability in effect sizes (standardized mean differences) was investigated with 3-level meta-regression models (participant-, effect- and sample-levels). Explanatory variables identified via the purposeful selection methodology included response shift method and type, and population-, study design-, PROM- and study-quality characteristics. RESULTS: First, logistic regression analysis of 5597 effects from 206 samples in 171 studies identified variables explaining 41.5% of the effect-level variance, while no variables explained sample-level variance. The average probability of response shift detection is 0.20 (95% CI: 0.17-0.28). Variation in detection was predominantly explained by response shift methods and type (recalibration vs. reprioritization/reconceptualization). Second, effect sizes were analyzed for 769 effects from 114 samples and 96 studies based on the then-test and structural equation modeling methods. Meta-regression analysis identified variables explaining 11.6% of the effect-level variance and 26.4% of the sample-level variance, with an average effect size of 0.30 (95% CI: 0.26-0.34). CONCLUSION: Response shift detection is influenced by study design and methods. Insights into the variables explaining response shift effects can be used to interpret results of other comparable studies using PROMs and inform the design of future response shift studies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,126
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche, Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,655
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1260,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,005
Bibliométrie0,0100,019
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,872
Tête enseignante GPT0,658
Écart entre enseignants0,214 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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