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Enregistrement W4409524585 · doi:10.1016/j.socscimed.2025.118089

Measurement invariance and differential item functioning of a care staff proxy measure of nursing home resident dementia-specific quality of life (DEMQOL-CH): do care aides' first language, and care aides' and residents’ ethno-cultural background matter?

2025· article· en· W4409524585 sur OpenAlexafffundabout
Matthias Hoben, Sevilay Kilmen, Janice Keefe, Hannah M. O’Rourke, Sube Banerjee, Carole A. Estabrooks

Notice bibliographique

RevueSocial Science & Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensMount Saint Vincent UniversityUniversity of AlbertaYork University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of AlbertaAlzheimer Society
Mots-clésProxy (statistics)Nursing homesNursingDementiaMeasure (data warehouse)MedicineGerontologyLong-term carePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quality of life (QoL) is a priority goal of dementia care, but measuring QoL becomes increasingly difficult as a person's ability to self-report declines. QoL measurement is particularly challenging among Nursing home (NH) residents, due to their often advanced cognitive impairment. The DEMQOL-CH is a validated tool to assess NH residents' QoL, using care staff proxy reports. Care staff and residents often have diverse ethno-cultural backgrounds, which may affect the measurement of QoL. Our objective was to assess measurement invariance and differential item functioning (DIF) of the DEMQOL-CH based on care staff ethno-cultural background, language, and resident ethno-cultural background. In a convenience sample of 9 NHs in the Canadian province of Alberta, research assistants conducted structured interviews with 119 care staff between July and September 2021 to complete DEMQOL-CH assessments of 612 residents. We performed confirmatory factor analyses, multiple group item response theory analyses, and DIF analyses. Measurement of the overall DEMQOL-CH score was affected by care staff ethno-cultural background and language (lack of scalar measurement invariance), but not by resident ethno-cultural background. Six of the 31 DEMQOL-CH items had DIF based on both, care staff ethno-cultural background and language, 2 items had DIF based on care staff ethno-cultural background, 4 items had DIF based on care staff language. Resident ethno-cultural background did not lead to DIF. The lack of measurement invariance and the presence of DIF affects the comparability of DEMQOL-CH assessments collected from care staff with diverse ethno-cultural and/or language backgrounds. However, the extent of the issues identified is small and the tool's other psychometric properties are robust. Therefore, we suggest that it is reasonable to continue to use the DEMQOL-CH in its current form, with careful consideration of methods to deal with and adjust for measurement invariance.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,329 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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