ライフスペース評価（LSA）コンポジットスコアと提案されたソリューションにおける内部ロジックの批判的分析

背景：独立して生活する個人の能力は、障害プロセスに関連する危険因子を特定することに関心のある健康研究で一般的に測定されます。臨床診療を知らせるために、人口研究は、さまざまな調査機器を使用して「生きた空間」の収縮を特定しようとしました。 問題：ライフスペース評価（LSA）調査機器を使用した環境上の習慣的な動きを評価する研究では、LSA複合スコア（LSA-CS）がどのように計算されるかを慎重に検討する必要があります。これまで、LSA-CSの計算で使用される内部ロジックをガイドする仮定を慎重に描写した出版物はありませんでした。 コア引数：LSAの内部ロジックはさらなる正当化が必要になる場合があるため、非DATA編集スコアリングアルゴリズムを考慮する必要があります。 解決策：編集されていないデータのみを使用して、LSA-CSを計算します。 特定の目的：Paperは、LSA-CSの形成で使用されるアルゴリズムをガイドするロジックを最初に描写し、スコアリングが内部ロジックと競合するときに参加者の応答をどのように作成および変更するかを説明します。使用しやすいSAS®9.3非DATA編集されたLSA-CS（NDE-LSA-CS）を推定するためのプログラムも提示されています。 結論：生きた空間の評価に関心のある研究者は、LSA-CSの内部論理が保証されているかどうかを慎重に検討する必要があります。臨床医は、研究の結果を直接臨床診療に適用するかどうかを決定する際に使用される結果測定の長所と短所を理解することが重要であることを知っている必要があります。

BACKGROUND: An individual's ability to live independently is commonly measured in health research interested in identifying risk factors associated with disablement processes. In order to inform clinical practice, population research has attempted to identify the contraction of "lived-space" by using various survey instruments. PROBLEM: Studies assessing habitual movements over the environment with the Life-Space Assessment (LSA) survey instrument should carefully consider how the LSA Composite Score (LSA-CS) is computed. Until now, no publication has carefully delineated the assumptions guiding the internal logic used in the computation of the LSA-CS. CORE ARGUMENT: Because the internal logic of the LSA may need further justification, a non-data-editing scoring algorithm should be considered. SOLUTION: Compute LSA-CS by only using non-edited data. SPECIFIC AIM: Paper first delineates the logic guiding the algorithm used in the formation of the LSA-CS and explains how the scoring creates and changes participant responses when they conflict with its internal logic. An easy-to-use SAS® 9.3 program for estimating a Non-Data-Edited LSA-CS (NDE-LSA-CS) is also presented. CONCLUSION: Researchers interested in assessing lived-space should carefully consider if the internal logic of the LSA-CS is warranted. Clinicians should know it is important to understand the strengths and weaknesses of outcome measures used when deciding on whether to apply the results of research to direct clinical practice.