Assessing differential item functioning for the Social Appearance Anxiety Scale:a Scleroderma atient-centred Intervention Network (SPIN) Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives The Social Appearance Anxiety Scale (SAAS) is a 16-item questionnaire developed to evaluate fear of appearance-based evaluation by others. The primary objective of this research was to investigate the existence of differential item functioning (DIF) for the 16 SAAS items, comparing patients who completed the SAAS in English and French, either to confirm that scores are comparable or provide guidance on calculating comparable scores. A secondary research objective was to investigate the existence of DIF based on sex and disease status. A tertiary research objective was to assess DIF related to language, sex, and disease status on the recently developed SAAS-5. Design This was a cross-sectional analysis using baseline data from patients enrolled in the Scleroderma Patient-centred Intervention Network (SPIN). Setting SPIN patients included in the present study were enrolled at 43 centres in Canada, USA, UK, France and Australia, with questionnaires completed in April 2014 to July 2019. Participants 1640 SPIN patients completed the SAAS in French (n=600) or English (n=1040). Primary and secondary measures The SAAS was collected along with demographic and disease characteristics. Results Six items were identified with statistically significant language-based DIF, four with sex-based DIF and one with disease type-based DIF. However, factor scores before and after accounting for DIF were similar (Pearson correlation >0.99), and individual score differences were small. This was true for both the full and shortened versions of the SAAS. Conclusion SAAS and SAAS-5 scores are comparable across language, sex, and disease-type, despite small differences in how patients respond to some items.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».