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Enregistrement W4413581527 · doi:10.1016/j.jclinepi.2025.111937

Psychometric validation of the pictorial ecological momentary well-being instrument

2025· article· en· W4413581527 sur OpenAlexafffundabout
Marie Buzzi, Grégory Moullec, Yan Kestens, Lætitia Minary, Jennifer O’Loughlin, Benoît Lalloué, Nelly Agrinier, Jonathan Epstein

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Epidemiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitut National de Santé Publique du Québec
Organismes subventionnairesPublic Health Agency of Canada
Mots-clésPsychometricsEcologyPsychologyBiologyClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: With the growing interest in Ecological Momentary Assessment (EMA) in mental health research, the need for precise and reliable measurement tools has become a pressing issue. However, few candidate instruments have been validated in intensive longitudinal data collection contexts. The present study provides an example of the psychometric validation of measurement instruments designed for EMA, by assessing the psychometric properties of Ecological Momentary Well-being Instrument (EMoWI), the first scale specifically designed to measure momentary well-being. STUDY DESIGN AND SETTING: Participants from the COvid-19 HEalth and Social InteractiOn in Neighborhoods (COHESION) cohort, a general population sample of Canadian adults, who participated in the September 2022 EMA wave, were included. Prompts including the 8 EMoWI items were sent to participants three times a day, over 10 consecutive days. Based on recent recommendations, we combined Classical Test and Item Response theories to assess content, structural, and construct validity, as well as reliability of EMoWI in an intensive longitudinal data collection context. RESULTS: Two Hundred Ninety adults aged between 19 and 80 were included, representing a total of 7974 prompts over 10 days. Variance decomposition analysis confirmed significant variability in momentary well-being at both the participant and day levels. Multilevel confirmatory factor analysis supported a single factor hypothesis (root mean square error of approximation = 0.074). Internal consistency was high, both at the within- and between-variance level (MacDonald's ω = 0.814 and 0.938, respectively) and we demonstrated longitudinal measurement invariance over time. Variations in mean momentary well-being across subgroups were consistent with our predefined hypotheses, supporting construct validity of EMoWI. CONCLUSION: We demonstrated the validity and reliability of EMoWI to measure momentary well-being in intensive longitudinal studies. These results will enhance the accuracy of findings related to well-being in EMA studies and inform the development of evidence-based mental health ecological momentary interventions.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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 enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,353
Tête enseignante GPT0,589
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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