Development and content validity of the musculoskeletal self-management questionnaire (MSK-SMQ)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Self-management is recommended for managing persistent musculoskeletal conditions. In self-management, standardized and validated measurements (e.g., questionnaires) should be used. However, there is no general questionnaire to evaluate the level of self-management in people with persistent musculoskeletal conditions. OBJECTIVES: To develop a generic questionnaire to evaluate the level of self-management and self-management skills in people with persistent musculoskeletal conditions. DESIGN: Measurement properties study focused on the development and content validity of the Musculoskeletal Self-Management Questionnaire (MSK-SMQ). METHODS: The MSK-SMQ was developed, consisting of 24 questions. To assess the content validity of the MSK-SMQ, three panels (patients, professionals, researchers/academics) were used. The relevance, clarity and essentiality of each question was evaluated. Moreover, specific feedback could be provided. The Content Validity Index (CVI) was used to test content validity (Item-CV [I-CVI]) and the Scale-level-CVI [S-CVI]). The CVI was calculated for both relevance and clarity. The essentiality of each item was measured with the content validity ratio (CVR). RESULTS/FINDINGS: 91 people participated in this study. The overall content validity (relevance) was excellent, with an S-CVI of 0.96. Overall clarity was also excellent, with a score of 0.97. The range of the I-CVI for relevance was 0.91-1.00 and the range for clarity was 0.93-1.00. The mean CVR value was 0.51 and ranged from 0.14 to 0.87. CONCLUSIONS: The content validity of the questionnaire was found to be excellent. The study resulted in a revised version of the MSK-SMQ, which can be used in future research to determine further psychometric properties.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».