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Enregistrement W4406147149 · doi:10.1017/s0266462324003258

PD68 A Cross-Cultural Validation Study Of The German And English Versions Of The ICEpop CAPability measure for Adults (ICECAP-A)

2024· article· en· W4406147149 sur OpenAlexaboutno aff
Jasper Ubels, Michael Schlander

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Technology Assessment in Health Care · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac pacing and defibrillation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGermanMeasure (data warehouse)PsychologyMedicineComputer scienceGeographyData miningArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Proponents of the capability approach argue that the effect of health technologies should be measured in terms of capabilities, that is, the freedom to live as desired. The ICECAP-A, initially developed in the UK, has been used internationally to measure capability wellbeing. This study examined whether participants from Australia, Canada, Germany, the UK, and the USA similarly interpret and respond to the ICECAP-A. Methods A multigroup confirmatory factor analysis was conducted. Four types of measurement invariance were tested: configural invariance, metric invariance, scalar invariance, and residual invariance. Measurement invariance was assessed by studying the comparative fit index (CFI) and the root mean square error of approximation (RMSEA) and standardized root mean squared residual (SRMR) fit indices. For this study, data from the multi-instrument comparison database were used to compare response patterns of participants from Australia (n=1,430), Canada (n=1,330), Germany (n=1,269), the UK (n=1,356), and the USA (n=1,460). Results The configural invariant model showed adequate fit (CFI 0.992, RMSEA 0.076, SRMR 0.016), and metric invariance was established (change in variables: CFI -0.002, RMSEA -0.014, SRMR 0.015). Scalar invariance (and consequently residual invariance) was not established (change in variables: CFI -0.036, RMSEA 0.046, SRMR 0.018). Post-hoc analysis indicated that full measurement invariance could be established by excluding the German sample, with improved fit index values for configural invariance (CFI 0.994, RMSEA 0.069, SRMR 0.015), metric invariance (change in variables: CFI-0.000, RMSEA -0.020, SRMR 0.006), scalar invariance (change in variables: CFI -0.007, RMSEA 0.011, SRMR 0.006), and residual invariance (change in variables: CFI -0.002, RMSEA 0.009, RMR 0.006). Conclusions Response patterns to the German and English versions of the ICECAP-A differed. Caution should be exercised when using these two versions in the same study. Further research is required to determine whether these differences are due to linguistic variations from translation, or whether they indicate fundamental differences in participant understanding and responses to the different versions of the ICECAP-A.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,409 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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