Inleiding

Meten is de basis van wetenschappelijk onderzoek. Sinds de tijd van Wundt en Thurstone heeft meten een prominente rol gespeeld in de psychologie. Er is in de psychologische wetenschap een aparte tak gewijd aan onderzoek naar meetmethoden en meetinstrumenten: de psychometrie. De gereedschapskist van de psychometrist is goed gevuld. De afgelopen decennia laten een wildgroei aan meetinstrumenten zien voor een breed scala aan psychologische concepten.

Enerzijds weerspiegelt het grote aantal beschikbare meetinstrumenten het belang van psychometrie in de klinische psychologie. Nieuwe meetinstrumenten komen vaak voort uit nieuwe theoretische perspectieven op de fenomenologie of behandeling van psychopathologie (bijvoorbeeld uit de verschuiving van aandacht voor gedragsmatige aspecten naar cognitieve). Of ze duiden op verandering in wat we als de belangrijkste kenmerken van een stoornis beschouwen (Böhnke & Croudace, 2015). Voorbeelden zijn het onderscheid tussen internaliserende en externaliserende symptomen bij kinderen en jeugdigen, de opkomst van het paniekconcept bij angststoornissen of het dimensionele model voor persoonlijkheidspathologie. Er zijn meetinstrumenten gevalideerd voor verschillende populaties (de algemene populatie versus klinische groepen) en voor verschillende doeleinden (diagnostiek versus het volgen van de voortgang van de behandeling; McPherson & Armstrong, 2021; Patalay & Fried, 2020). Ook weerspiegelen nieuwe meetinstrumenten innovaties in de meettechnologie zelf (bijvoorbeeld computer adapted testing; Williams et al., 2017).

Anderzijds vormt het grote aantal meetinstrumenten een uitdaging voor psychologisch wetenschappelijk onderzoek, want de diversiteit ervan bemoeilijkt het vergelijken van onderzoeksresultaten. Zo zijn er minstens 19 instrumenten om woede te meten (Weidman et al., 2017) en zijn er meer dan 280 instrumenten voor depressie ontwikkeld, waarvan er vele nog steeds in gebruik zijn (Fried, 2017; Santor et al., 2006). Er is weinig consistentie in de meetinstrumenten die worden gebruikt in therapie-effectonderzoek, zoals opgemerkt door Ogles (2013): in 163 onderzoeken rapporteerden onderzoekers resultaten op 435 unieke uitkomstmaten, waarvan er 371 slechts eenmalig in een onderzoek werden gebruikt. Deze overvloed aan meetinstrumenten – in combinatie met andere twijfelachtige meetpraktijken, zoals het wisselen van uitkomstmaten (Weston et al., 2016) en een gebrek aan transparantie over hoe scores worden afgeleid (Weidman et al., 2017) – helpt niet om een consistent wetenschappelijk fundament (knowledge base) onder de klinische psychologie tot stand te brengen. Het bemoeilijkt de vergelijking van resultaten van verschillende onderzoeken en vertraagt ​​voortgang in de wetenschap (Flake & Fried, 2020).

In de klinische praktijk worden meetinstrumenten steeds vaker gebruikt om bij de start van de behandeling de ernst van de klachten, het functioneren en het welbevinden van cliënten te meten, en om vervolgens periodiek de voortgang van de behandeling te monitoren. In Nederland en Vlaanderen noemen we dit Routine Outcome Monitoring (ROM). (Een mooie introductie tot ROM is te vinden op https://kennisnet.vgct.nl/bericht/een-goede-introductie-van-rom; Schaffrat en collega's (2022) beschrijven een casus met een ROM-systeem dat men in Trier gebruikt.) Het meten van de resultaten van zorgverlening in de klinische ggz-praktijk wordt bepleit in tal van redactionele bijdragen en overzichtsartikelen (Boehnke & Rutherford, 2021; Fortney et al., 2017; Harding et al., 2011; Lambert, 2007; Lewis et al., 2019; Snyder et al., 2012). De Nederlandse ggz was rond 2000 een voorloper in deze beweging met ROM (de Beurs et al., 2011), dat inmiddels navolging heeft gevonden met PROMs en PREMs in de medische zorg in ziekenhuizen (http://iqprom.nl), gespecialiseerde klinieken (zie de Nederlandse Kanker Federatie: https://nfk.nl/promprem) en de eerstelijnszorg (www.nivel.nl/nl/dossiers/dossier-prems-en-proms-kwaliteit-meten-vanuit-patientenperspectief; zie ook de website van het Zorginstituut Nederland: www.zorginzicht.nl/ondersteuning/prom-wijzer/over-de-prom-wijzer).

Paradoxaal genoeg vormt de overvloed aan meetinstrumenten een belemmering voor het gebruik ervan in de klinische praktijk (Fried, 2017; Santor et al., 2006). Ten eerste bemoeilijkt de grote verscheidenheid aan instrumenten, elk met hun eigen schaal, de communicatie tussen professionals. Zo is de ernst van de symptomen van depressie uitgedrukt in een score op de Beck Depression Inventory (BDI-II; Beck et al., 1996), met een spreiding in scores van 0 tot 63, niet compatibel met de ernst uitgedrukt in een score op de Patient Health Questionnaire (PHQ-9; Kroenke & Spitzer, 2002) met een spreiding in scores van 0 tot 27. Dit compliceert de doorverwijzing van een cliënt door een behandelaar die de BDI-II gebruikt naar een collega die meer bekend is met de PHQ-9. Ten tweede wordt de communicatie over testresultaten tussen behandelaars en cliënten bemoeilijkt door het gebruik van verschillende schalen (Snyder et al., 2019). Wanneer alleen clinici testresultaten goed kunnen interpreteren, vergroot dat ongewild de kenniskloof tussen clinici en cliënten. Tegenwoordig pleit men juist voor meer betrokkenheid van de cliënt en voor gezamenlijke besluitvorming over de koers van de behandeling (Patel et al., 2008), ook omdat dit leidt tot betere resultaten (Lambert & Harmon, 2018). Wanneer we cliënten een ​​gelijkwaardiger rol willen geven in het therapeutische proces op hun weg naar hun herstel, werkt een kenniskloof over de betekenis van testuitslagen belemmerend. Duidelijke informatie over de betekenis van een testuitslag en hoeveel vooruitgang er is geboekt in de richting van behandeldoelen zal cliënten helpen om hen beter bij de behandeling te betrekken, zal hun een actievere rol geven en zal hun betrokkenheid bij de verstrekte informatie versterken (Goetz, 2010). Ten slotte wordt de implementatie van meten in de dagelijkse klinische praktijk gehinderd wanneer veel ervaring met meetinstrumenten en kennis over hun specifieke psychometrische eigenschappen nodig is voor een juiste interpretatie van testuitslagen. Dit kan ertoe leiden dat professionals in de ggz hun klinische oordeel blijven stellen boven de meetresultaten van gestandaardiseerde meetinstrumenten, ondanks het feit dat dit klinische oordeel vaak vertekend wordt door wensdenken en notoir onbetrouwbaar is (Kahneman et al., 2021; Meehl, 1954). Overigens zijn we niet van mening dat een testuitslag het klinische oordeel zou moeten vervangen, maar vinden we dat naast de testuitslag zowel het oordeel van de clinicus als dat van de cliënt zelf van belang blijft bij het nemen van beslissingen over het continueren, opschalen, afschalen of beëindigen van de behandeling.

Een strategie om de interpretatie van testresultaten in de klinische praktijk te vergemakkelijken bestaat al tientallen jaren: het gebruik van universele schalen. Met een schaal bedoelen we hier een systeem dat de eenheden beschrijft waarin meetresultaten worden uitgedrukt en geïnterpreteerd. Een voorbeeld is het metrische systeem dat rond 1790 is ingevoerd, met schalen om afstand, volume en gewicht te beschrijven. In de medische wereld zijn universele schalen vaak gebaseerd op fysieke entiteiten, zoals de meter, kilogram, mol en Kelvin. In de psychologie meten we echter meestal niet-fysieke entiteiten. We meten abstracte concepten of latente trekken, zoals depressie, angst en zelfvertrouwen – allemaal zaken die we niet direct kunnen observeren (Flake & Fried, 2020; Kellen et al., 2021). Bijgevolg kunnen we niet terugvallen op fysieke entiteiten, maar drukken we meetresultaten uit op een schaal die geen fysieke tegenhanger heeft, zoals wanneer we de ernst van depressie uitdrukken als de afstand tot de gemiddelde score van een referentiegroep in standaardeenheden (de standaardafwijking). Bij psychologische beoordelingen zetten we zo ruwe testuitslagen om naar een algemeen toepasbare universele schaal, zoals standaardscores of percentiel rangorde scores, die gebaseerd zijn op normatieve steekproeven (Kendall et al., 1999).

Tal van leerboeken over psychologisch testen beschrijven het omzetten van ruwe scores in universele schalen (Anastasi, 1968; Cronbach, 1984; Urbina, 2014), maar het wordt nog onvoldoende benut in klinisch onderzoek en bij psychologische behandelingen. Een voorbeeld van hoe het gebruik van een universele schaal goed heeft uitgepakt, kennen we uit een ander vakgebied, namelijk dat van de psychologische beoordeling of psychodiagnostiek: het meten van intellectuele vaardigheid. De IQ-score is meer dan een eeuw geleden ontwikkeld door Binet en Simon (1907) en heeft universele toepassing gevonden; zowel professionele psychologen als leken begrijpen (in grote lijnen) de betekenis van IQ-scores, ongeacht het specifieke meetinstrument dat wordt gebruikt om intellectuele vaardigheid te meten. De interpretatie van testresultaten in de klinische praktijk zou veel gemakkelijker worden wanneer de betekenis van testscores net zo vanzelfsprekend zou zijn als die van IQ-scores.

De rest van dit artikel is als volgt opgebouwd. Eerst beschrijven we twee universele schalen: T-scores en percentiel rangorde scores (PR-scores). Beide schalen worden vaak gebruikt in neuropsychologisch en educatief onderzoek, en worden ook steeds vaker gebruikt voor klinische beoordeling. We beschrijven T-scores en PR-scores in detail en presenteren hun belangrijkste voor- en nadelen. In een technische bijlage bij dit artikel beschrijven we hoe deze schalen op diverse manieren kunnen worden afgeleid. We bieden ook een Excel-file met formules voor diverse meetinstrumenten om ruwe schaalscores om te zetten naar T-scores en PR-scores. We illustreren het gebruik ervan met meetinstrumenten voor depressie en bespreken de keuze van de juiste referentiegroep voor deze schalen. Ten slotte stellen we verdere stappen voor die nodig zijn voor een brede implementatie van deze schalen en doen we suggesties voor toekomstig onderzoek.

Kandidaatschalen

Als universele schalen voor psychologische concepten zijn twee opties voorgesteld: (1) standaardscores (Z-scores en alternatieven, zoals T-scores, stanines en stens) en (2) PR-scores (Crawford & Garthwaite, 2009; Ley, 1972). Tabel 1 geeft een overzicht van deze schalen, hoe ze berekend kunnen worden en enkele eigenschappen.

Tabel 1 Universele schalen om testscores te standaardiseren en harmoniseren

	Berekening	M	SD	Theoretisch bereik
Z-score	Z = (X-M)/SD	0	1	-INF tot INF
Stanine	S = Z * 2 + 5	5	2	1 tot 9
Sten	S = Z * 2 + 5,5	5,5	2	1 tot 10
T-score	T = Z * 10 + 50	50	10	-INF tot INF
PR-score		50	n.v.t.	0 tot 100

Noot. M = gemiddelde; SD = standaarddeviatie; CF = cumulatieve frequentie; F = frequentie; N = totaal aantal observaties; INF = oneindig; n.v.t. = niet van toepassing

Figuur 1, geïnspireerd op Seashore (1955), toont de verschillende schalen onder de normaalverdeling en geeft labels voor de interpretatie van de scores bij het gebruik als ernstindicator of als screener. Om bijvoorbeeld betekenis te geven aan de ernst van depressie, heeft de PROMIS-groep de conventie gevolgd om de algemene bevolking in vier segmenten op te delen, van een lage naar een hoge score, respectievelijk 69,1%, 15,0%, 13,6% en 2,3%. Labels en bijbehorende T-scores zijn: 'binnen normale grenzen' (T < 55, 0), 'mild' (T = 55, 0-59,9), 'matig' (T = 60, 0-69,9) en 'ernstig' (T ≥ 70,0) (www.healthmeasures.net/score-and-interpret/interpret-scores/promis/promis-score-cut-points).

Figuur 1 Normaalverdeling met Z-scores, T-scores en PR-scores, en overeenkomstige ruwe scores van de Amerikaanse algemene bevolking op de CES-D, PHQ en BDI-II

Figuur 1 bevat ook ruwe scores op de PHQ-9 (Kroenke & Spitzer, 2002), de Center for Epidemiological Studies – Depressieschaal (CES-D; Radloff, 1977) en de BDI-II (Beck & Steer, 1987) van de Amerikaanse bevolking (Choi et al., 2014) om te laten zien hoe die zich verhouden tot deze universele schalen. Voor alle drie instrumenten geldt dat de intervallen tussen ruwe scores aan de lage kant van de schaal verder uit elkaar liggen dan in het midden of aan de hoge kant van de schaal. Dit illustreert de rechts scheve frequentieverdeling van ruwe scores in de algemene bevolking: lage scores komen vaker voor dan hoge scores.

T-scores

T-scores (zo genoemd door McCall (1922) om de psychometrische pioniers Thorndike, Terman en Thurstone te eren) zijn gebaseerd op gestandaardiseerde of Z-scores. Z-scores zijn ruwe scores omgezet naar een standaardschaal met een gemiddelde van 0 en een standaarddeviatie van 1. Ze worden berekend op basis van het gemiddelde en de standaarddeviatie van een referentiegroep (zie tabel 1). Standaardisatie naar Z-scores levert echter onhandige scores op met een bereik van -3 tot 3, hetgeen negatieve scores impliceert, en meerdere decimalen zijn vereist om voldoende precisie aan te geven. Er zijn alternatieven voorgesteld met een handiger formaat, zoals stans, stanines en T-scores. Stans en stanines geven een nogal grove indeling van scoreniveaus en we laten ze hier verder buiten beschouwing. T-scores zijn Z-scores vermenigvuldigd met 10 en daaraan 50 punten toegevoegd. Ze hebben zo een gemiddelde van 50 en een standaarddeviatie van 10, en hebben in de praktijk een bereik van 20 tot 80. Het theoretisch bereik van T-scores loopt van -oneindig tot +oneindig, maar T-scores lager dan 20 of hoger dan 80 zijn zeldzaam; Figuur 1 laat zien dat een T-score van 80 drie standaarddeviaties boven het gemiddelde is, een score die volgens de cumulatieve normale verdeling door slechts 0,13% van de respondenten wordt behaald; 99,7% scoort in het bereik van 20-80.

Al geruime tijd zijn T-scores de voorkeursschaal binnen psychodiagnostiek of een assessment. Om Cronbach (1984) te citeren: 'Confusion results from the plethora of scales. In my opinion, test developers should use the system with mean 50 and s.d. 10 unless there are strong reasons for adopting a less familiar scale' (p. 100). (Vertaling: 'De overdaad aan schalen kan tot verwarring leiden. Naar mijn mening zouden testontwikkelaars de schaal moeten gebruiken met een gemiddelde van 50 en een SD van 10, tenzij er heel goede redenen zijn om een minder bekende alternatieve schaal te gebruiken.') Voor de interpretatie van T-scores zijn praktische richtlijnen opgesteld. Bij het begin van de behandeling zullen de meeste cliënten een T-score hebben tussen 65 en 75; met de behandeling kan men streven naar een score onder de 55, wat als een redelijke grenswaarde geldt voor herstel bij veel meetinstrumenten die de ernst van psychopathologie meten (Aschenbrand et al., 2005; Cella et al., 2014; de Beurs, Carlier, & van Hemert, 2019; Recklitis & Rodriguez, 2007). Uit onderzoek blijkt dat veel cliënten de voorkeur geven aan kleurcodering van scoreniveaus volgens een heat map van groen via geel naar rood (Brundage et al., 2015; van Muilekom et al., 2021). Figuur 2 laat zien hoe de betekenis van T-scores kan worden overgebracht naar cliënten of collega's.

Figuur 2 De betekenis van T-scores voor het ernstniveau van klachten; bij weergave in kleur wordt links een groene en rechts een rode achtergrond kleur toegepast (bron: www.healthmeasures.net/score-and-interpret/interpret-scores/promis/promis-score-cut-points)

T-scores zijn goed ingeburgerd in de klinische psychometrie. Ze werden gekozen als schaal door het PROMIS-initiatief, dat gericht is op het ontwikkelen van een nieuwe reeks meetinstrumenten in het gezondheidszorgonderzoek (Cella et al., 2010). Op dit gebied is al veel werk verzet, bijvoorbeeld in het Prosetta Stone-initiatief (Choi et al., 2014; Schalet et al., 2015). Hier zijn ruwe scores omgezet naar de PROMIS T-scoreschaal voor veelgebruikte meetinstrumenten van psychologische concepten, waaronder depressie (Choi et al., 2014), angst (Schalet et al., 2014) en pijn (Cook et al., 2015). Ook andere onderzoekers hebben T-scores gekozen als universele schaal, bijvoorbeeld voor depressie (Wahl et al., 2014), angst (Rose & Devine, 2014), fysiek functioneren (Oude Voshaar et al., 2019), vermoeidheid (Friedrich et al., 2019) en persoonlijkheidspathologie (Zimmermann et al., 2020).

PR-scores

De PR-score geeft voor elke ruwe score het percentage gevallen aan dat een lagere (of gelijke) score heeft dan die ruwe score. PR-scores geven zo met een waarde van 0 tot 100 de relatieve positie aan van de geteste persoon ten opzichte van zijn lotgenoten uit een referentiegroep (Kurtz & Mayo, 1979). In de klinische context laat zich dit vertalen in een boodschap aan de cliënt, zoals: 'Ten minste 75% van onze cliënten heeft een lagere score bij aanvang van de behandeling.' PR-scores geven zo de uitzonderlijkheid van de ruwe testuitslag aan met een percentage, wat helpt om de betekenis op een eenvoudige en directe manier aan collega's en cliënten over te brengen. Dit verklaart ook waarom PR-scores veel worden gebruikt in het onderwijs, bijvoorbeeld bij de Cito-toets. PR-scores worden weergegeven in figuur 1 onder de T-scoreschaal.

De literatuur over het gebruik van PR-scores in de klinische praktijk is beperkt. Crawford en Garthwaite (2009) hebben het gebruik ervan gepropageerd voor klinische (neuro)psychologische toepassingen. Crawford en collega's hebben PR-scores en betrouwbaarheidsintervallen gepubliceerd voor verschillende depressie- en angstmetingen op basis van Australische steekproeven (Crawford et al., 2011) en Britse steekproeven (Crawford et al., 2009) en een computerprogramma beschikbaar gesteld om deze scores te berekenen. Ze publiceerden ook oversteektabellen om ruwe scores om te zetten in PR-scores (Crawford et al., 2011; Crawford & Henry, 2003). Recenter zijn ruwe scores en PR-scores gepubliceerd voor de Inventory of Depression- and Anxiety Symptoms (IDAS-II; Nelson et al., 2015).

Oversteektabellen

Om clinici te helpen de ruwe testscore van een individuele cliënt op een universele schaal uit te drukken, zijn voor veel meetinstrumenten oversteektabellen gepubliceerd (bijvoorbeeld: Batterham et al., 2018; Choi et al., 2014; Zimmermann et al., 2020). Ook handleidingen voor meetinstrumenten bieden soms oversteektabellen, waaronder de Minnesota Multiphasic Personality Inventory (MMPI-2; Butcher et al., 1989), de Brief Symptom Inventory (BSI; Derogatis, 1975) en de Child Behaviour Checklist (CBCL; Achenbach, 1991). Het Prosetta Stone-initiatief (www.prosettastone.org) heeft oversteektabellen gepubliceerd voor veel meetinstrumenten naar de PROMIS T-score, die is gebaseerd op de Amerikaanse algemene bevolking. T-scores kunnen ook worden afgeleid met behulp van de webapp www.common-metrics.org (Fischer & Rose, 2016).

Tabel 2 Ruwe schaalscores en PROMIS T-scores op de CESD, PHQ-9 en de BDI-II (Choi et al., 2014), en BDI-II PR-scores van de Nederlandse bevolking en van een klinische steekproef

Noot. BDI-II = Beck Depres­sion Inventory; CES-D = Center for Epidemiological Studies – Depressieschaal; PHQ-9 = Patient Health Questionnaire; RS = ruwe score; T = PROMIS Depression T-score (gebaseerd op de algemene bevolking van de VS). T-scores kunnen berekend worden uit ruwe scores (RS) met een rationele functie: (T = 35,7 + (3,83*RS-0,0023*RS**2)/(1+0,13*RS-0,0012*RS**2); PR-scores kunnen berekend worden uit T-scores met: PR-pop = -2,9+103,7/(1+exp(-0,162(T-49,6))); PR-cl = 1,0+100,7/(1+exp(-0,232*(T-62,7))).

T-scores of PR-scores opzoeken in tabellen is omslachtig en foutgevoelig. Daarom zijn er ook oversteekformules opgesteld voor de rekenkundige conversie van ruwe scores naar T-scores (of PR-scores). De relatie tussen de twee kolommen getallen in een oversteektabel (zoals tabel 2, van ruwe score naar T-score of van ruwe score naar PR-score) kan gemodelleerd worden met statistische software, zoals curve-fitting in de regressiemodule van SPSS, of de nls- en nlstools-pakketten voor non-linear least squares modellering in R (Baty et al., 2015). Uit een dergelijke analyse rolt een formule om de ruwe score om te zetten naar een T-score of PR-score. Een voorbeeld van conversie met een formule wordt gegeven door Roelofs en collega's (2013) en door de Beurs, Oudejans en Terluin (2022). In het laatste artikel wordt verwezen naar R software om formules te verwerven waarmee T- en PR-scores kunnen worden bepaald (www.psycharchives.org/en/item/86e598e9-4828-4127-86ae-5f0d18e9586a). Men dient dan wel te beschikken over normatieve gegevens van cliënten en de algemene Nederlandse bevolking. Recent hebben we in dit tijdschrift deze methode ook gedemonstreerd voor de Mental Health Continuum (MHC-SF) (de Beurs, Kosterman et al., 2022). Voor een aantal in Nederland gebruikte vragenlijsten hebben we een Excel-bestand samengesteld met oversteekformules (zie figuur 3 en https://github.com/EdwindeBeurs/ScoringQuestionnaires/blob/main/Scoring_Vragenlijsten.xlsx). Een gebruiker kan hier ruwe schaalscores (of itemscores) invoeren en het Excel-sheet berekent vervolgens T- en PR-scores voor cliënten, vaak apart voor mannen en vrouwen of leeftijdsgroepen. Het is de bedoeling dat dit een levend document wordt om in de toekomst uit te breiden met extra vragenlijsten zodra daarvan de benodigde normgegeven voorhanden zijn.

Figuur 3 Voorbeeld van scoring van de MANSA: ruwe score, T-score en twee PR-scores voor allen (ongeacht sekse), en voor mannen en vrouwen apart. In de kolom 'Ruwe score' kunnen schaalscores worden ingevuld. Als alternatief kunnen achter de items in de kolom 'Score' de itemscores worden ingevuld. Bij invullen van itemscores wordt de schaalscore berekend en in de kolom 'Sug.' weergegeven. Om de T- en PR-score te krijgen, moet die schaalscore vervolgens overgebracht worden naar de kolom voor de ruwe score (knippen en plakken als waarde of overtypen).

T-scores en PR-scores vergeleken

Een minimumeis voor een universele schaal is dat T-scores gemakkelijk te interpreteren zijn en op een eenvoudige manier uitdrukken hoe uitzonderlijk een testuitslag is (Snyder et al., 2012). In de COSMIN-checklist wordt interpreteerbaarheid gedefinieerd als 'the degree to which one can assign a qualitative meaning to a score' (Prinsen et al., 2018). Veel van de problemen met meetinstrumentgebonden scoringsmethoden die in de inleiding werden genoemd kunnen zo opgelost worden. De T-score geeft de universele betekenis van een testuitslag weer met de afstand tot het gemiddelde van een referentiegroep in standaardeenheden, waarbij 50 staat voor het gemiddelde en 10 punten een standaardafwijking betekenen. De interpretatie van de T-score veronderstelt bij de testgebruiker echter wel enige kennis van de normaalverdeling, zoals de '68-95-99,7'-regel, het ezelsbruggetje om te onthouden dat 68% van de scores binnen 1 SD van het gemiddelde valt, 95% binnen 2 SD's en 99,7% binnen 3 SD's (zie figuur 1). Dit betekent dat een T-score hoger dan 80 of lager dan 20 vrij uitzonderlijk is en alleen behaald wordt door de hoogste en laagste 0,13% van de referentiegroep. In de praktijk loopt de T-score dus van 20 tot 80. PR-scores verlenen op een meer intuïtieve manier een universele betekenis aan een testuitslag door de score uit te drukken als het percentage (0-100) respondenten met dezelfde of een lagere ruwe score.

T-scores worden gemeten op een intervalmeetschaal, ervan uitgaande dat dit een redelijke aanname is, gegeven de frequentieverdeling van de oorspronkelijke ruwe scores: de afstand van 40 naar 50 is even groot als de afstand van 50 naar 60. Dit geldt echter niet voor PR-scores. Die zitten niet op gelijke afstanden van elkaar, maar moeten als ordinale of volgordelijke scores beschouwd worden (een ordinale meetschaal). De relatie tussen T-scores en PR-scores is S-vormig. Een hoge PR-score (PR = 75) komt bijvoorbeeld overeen met een T-score van 57, wat op een relatief bescheiden afstand van het gemiddelde van 50 ligt. In het hoge bereik komen de T-scores 65, 70, 75 en 80 overeen met respectievelijk 93,3, 97,7, 99,4 en 99,9 (zie figuur 1). Tussen PR-scores zitten dus duidelijk ongelijke intervallen, vooral aan de extremen, wat bij gebruik van PR-scores leidt tot een overdrijving van verschillen tussen scores nabij het gemiddelde en onderschatting van verschillen aan de extremen.

Figuur 4 toont, voor een selectie van ruwe BDI-II-scores, hun relatie met T-scores en klinische PR-scores. (Voor de leesbaarheid van de figuur zijn alleen de even ruwe scores opgenomen.) Nederlandse gegevens zijn gebruikt om T-scores en PR-scores te verkrijgen uit een klinische steekproef (de Beurs et al., 2011). De figuur laat de S-vormige relatie tussen normaal verdeelde T-scores en PR-scores zien, wat de uitrekking van de PR-score weerspiegelt ten opzichte van de T-score aan de extremen. (Vanwege de klokvorm van de normaalverdeling zijn PR-score-intervallen smaller in het midden van de schaal en breder aan de uitersten; zie ook figuur 1.)

Figuur 4 Relatie tussen geselecteerde ruwe scores op de Beck Depression Inventory (BDI-II), met T-scores (x-as) en PR-scores binnen de klinische populatie (y-as); horizontale en verticale rasterlijnen corresponderen met de ruwe scores.

Als mens zijn we het meest gewend aan schalen met gelijke intervallen, zoals meters, kilogrammen, enzovoort. Als de PR-score echter ten onrechte wordt beschouwd als een schaal met gelijke intervallen, zijn conclusies over de testuitslag vaak onjuist. Deze vertekening in perceptie van PR-scores werd door Bowman (2002) aangetoond in een onderzoek met derdejaars psychologiestudenten, die ertoe neigden om PR-scores boven 80 of onder 20 als een vrij extreme testuitslag te beschouwen, terwijl onder de normaalverdeling PR = 80 overeenkomt met T = 58,4, dat wil zeggen: minder dan 1 SD verwijderd van het gemiddelde en nog niet een derde op weg naar de maximale score van T = 80 (zie figuur 1). In verband met de heersende opvatting over toelaatbare transformaties en rekenkundige en statistische bewerkingen, zijn met PR-scores eenvoudige bewerkingen niet mogelijk. Zo is een gemiddelde PR-score of een verschilscore tussen herhaalde PR-scores betekenisloos. Voor een verdere bespreking van dit onderwerp, zie: Meijer en Oosterloo (2008). Het grote voordeel van PR-scores, namelijk dat ze over het algemeen intuïtiever zijn, wordt door dit nadeel overschaduwd.

T-scores zijn voor de interpretatie van testresultaten en verdere verwerking van gegevens de beste keuze, maar voor een heldere communicatie met collega's en cliënten raden we aan om T-scores aan te vullen met PR-scores. T-scores zijn veelzijdiger, gezien hun psychometrische eigenschappen, maar PR-scores zijn intuïtiever te interpreteren. We wijzen er verder op dat met name extreme PR-scores vatbaar blijken voor incorrecte interpretatie. Voorzichtigheid is geboden en bij gebruik moet goede uitleg gegeven worden.

Keuze van de juiste referentiegroep

De twee gesuggereerde universele schalen, T-scores en PR-scores, hebben als doel om aan te geven hoe gewoon of hoe uitzonderlijk een testuitslag is. Hierbij is een passende referentiegroep nodig. Wat passend is, hangt af van de vraag die voorligt: ​​willen we de ernst van de depressie van een geteste persoon weten in vergelijking met de algemene bevolking of in vergelijking met cliënten die geestelijke gezondheidszorg ontvangen? We doen hierbij uiteenlopende aanbevelingen voor T-scores en PR-scores. Voor T-scores is de algemene bevolking de beste keuze. We streven bij voorkeur naar een breed toepasbare schaal, zowel voor bijvoorbeeld epidemiologische studies als voor toepassing in de ggz-context. Gebruik van een referentiesteekproef uit de algemene populatie maakt het mogelijk om bij diverse subgroepen binnen de ggz de ernst van het gemeten concept aan te duiden en onderling te vergelijken, omdat we voor iedereen van dezelfde referentiestandaard gebruikmaken. Een vergelijking met IQ-scores maakt deze voorkeur evident: het zou vreemd zijn om IQ-scores te normeren op personen met een verminderd intellectueel functioneren of, aan het andere uiterste, voor hoogbegaafden.

Net als voor T-scores is voor PR-scores de algemene bevolking de meest geschikte referentiegroep voor experimenteel en epidemiologisch onderzoek. Echter, voor toepassing in de klinische praktijk raden we aan om een ​​klinische referentiegroep te gebruiken. Dit advies hangt samen met de eerdergenoemde vervorming van de PR-scoreschaal aan de extremen in vergelijking met de gelijke intervallen van de T-scoreschaal. Cliënten zullen, zeker aan het begin van de behandeling, vaak tot de hoogste 5 tot 10% van de algemene populatie behoren (Löwe et al., 2008; Schulte-van Maaren et al., 2013). Bijgevolg zijn PR-scores op basis van de algemene populatie vrij beperkt in bereik wanneer ze worden toegepast op cliënten die zich aanmelden voor behandeling. Hierdoor wordt het moeilijk om met PR-scores onderscheid te maken tussen cliënten met milde, matige en ernstige klachten. De S-vormige relatie tussen T-scores en PR-scores heeft ook tot gevolg dat een substantiële verandering in T-score zich aan het uiteinde van de schaal vertaalt in een kleine verandering in PR-score. Verandering in score die verbetering tijdens de behandeling weerspiegelt, wordt dus onderschat met de PR-schaal. Het uitdrukken van de score als klinische PR-score (dat wil zeggen: de PR-waarde ten opzichte van een vergelijkbare klinische groep) zal bruikbaardere informatie opleveren.

Wanneer klinische PR-scores worden gebruikt, moet wel de klinische populatie worden gespecificeerd waarvan ze zijn afgeleid (bijvoorbeeld opgenomen cliënten, poliklinische cliënten, poliklinische cliënten gezien in een privépraktijk, enzovoort). Een illustratief voorbeeld zijn de normatieve gegevens voor de Outcome Questionnaire (OQ-45; Lambert et al., 2004) die zijn gepubliceerd door Timman en collega's (2017), die normatieve gegevens leverden voor verschillende cliëntengroepen. Ook Tingey en collega's (1996) bespreken de kwestie van klinische subgroepen die variëren naar ernst. Zij stellen een oplossing voor in het kader van de benadering van Jacobson en Truax (1991) van klinisch significante verandering.

Voor een meer gedetailleerde vergelijking met subklinische cliëntgroepen (bijvoorbeeld aan het einde van een succesvolle behandeling, waarbij beide referentiegroepen gerechtvaardigd zijn), zou men zowel een algemeen populatiepercentiel als een klinisch percentiel kunnen presenteren. Men kan bijvoorbeeld rapporteren dat een cliënt een T-score van 60 heeft, wat hoog is in vergelijking met de algemene bevolking (van wie 84% een lagere score heeft), maar wel onder het gemiddelde ligt van andere cliënten die de kliniek bezoeken (van wie 67% een hogere score heeft). De aangeboden informatie is afhankelijk van de context. Wel willen we ervoor waarschuwen de cliënt niet te overladen met te veel informatie, omdat dit verwarrend kan zijn en indruist tegen het principe van eenvoud en minimalisme: 'less is more' (Peters et al., 2007).

Illustratie

We illustreren het gebruik van T-scores en PR-scores met gegevens van drie verschillende meetinstrumenten die veel worden gebruikt om de ernst van depressie te meten. De oversteektabellen in tabel 2 dienen als voorbeeld om het nut van universele schalen te demonstreren. De gegevens voor tabel 2 zijn gebaseerd op de tabellen A1 tot A3 uit Choi en collega's (2014), die oversteektabellen bieden voor drie veelgebruikte depressievragenlijsten: (1) de CES-D, (2) de PHQ-9 en (3) de BDI-II. Deze oversteektabellen dienen om ruwe scores om te zetten naar de PROMIS-depressie T-scoreschaal. Tabel 2 bevat een selectie van ruwe scores, hun betekenis en T-scores, die zijn gebaseerd op de Amerikaanse algemene bevolkingssteekproef van PROMIS.

Volgens de richtlijnen voor interpretatie van ruwe schaalscores van de CES-D (Radloff, 1977), duidt een score van 0-15 op afwezige tot milde depressie, 16-23 op matige depressie, en 24 of meer op ernstige depressie (zie tabel 2). De grens voor caseness (een positieve testuitslag die suggereert dat de cliënt aan depressie lijdt) is ≥ 16, wat overeenkomt met een T-score van 56,2. Voor de PHQ-9 duiden scores van 0 tot 4 op minimale depressie, 5-9 op milde, 10-14 op matige, 15-19 op matig ernstige en 20-27 op ernstige depressie (Kroenke & Spitzer, 2002). De voorgestelde grens voor caseness is ≥ 10, wat overeenkomt met een T-score van 59,9. Interpretatierichtlijnen uit de handleiding van de BDI-II duiden een totaalscore van 0-13 aan als minimale depressie, 14-19 als mild, 20-28 als matig en 29-63 als ernstig. Een recente meta-analyse suggereerde als optimale afkapwaarde voor klinische depressie de waarde ≥ 18,2 (von Glischinski et al., 2019). Voor deze drie maten begint caseness dus bij T = 56 tot 60, en de afkapwaarden tussen milde en matige depressie vallen over het algemeen samen met T = 60, wat door de PROMIS-groep ook werd voorgesteld voor de T-score (www.promis.org). Bij het vertalen van meerdere depressiematen naar één gemeenschappelijk concept en T-scoreschaal, suggereerden Wahl en collega's (2014) voor de BDI-II T = 54,0, T = 66,2 en T = 72,9 als drempels voor milde, matige en ernstige depressie. Deze afkapwaarden voor de drie vragenlijsten komen onderling overeen (maar zijn niet exact gelijk), wat mogelijk te wijten is aan verschillen in operationalisering van het concept 'depressie' of aan verschillen tussen de normatieve steekproeven. Maar de afkapwaarden in tabel 2 laten zien dat de grenswaarden 55, 60 en 70 voor mild, matig en ernstig in grote lijnen overeenkomen met wat auteurs voor de verschillende instrumenten als grenswaarden voor ruwe scores hebben voorgesteld.

Tabel 2 toont voor de BDI-II ook PR-scores met als referentiegroep de algemene bevolking (PR-pop) en een klinische groep (PR-clin). De gegevens zijn afkomstig uit een steekproef (N = 7500) van de Nederlandse algemene bevolking (Roelofs et al., 2013) en een steekproef van cliënten (N = 9844) die zich hadden aangemeld voor psychiatrische zorg en die deelnamen aan Routine Outcome Monitoring bij GGZ Rivierduinen (de Beurs et al., 2011). Hier wordt het verschil in bruikbaarheid duidelijk van PR-scores op basis van de algemene populatie en PR-scores van een klinische steekproef. Een persoon met een ruwe score van 20 op de BDI-II heeft PR-pop = 84,0 (en behoort daarmee tot de hoogste 16% van de algemene bevolking), maar een PR-clin van 33,3 (de laagste 33% van de klinische populatie). Een andere persoon met een ruwe score van 26 heeft een PR-pop = 90,3 (de hoogste 10% van de populatie), maar de klinische PR-score is PR-clin = 51,2, wat aangeeft dat een BDI-II-score van 26 dicht ligt bij de klinische mediane score. Bij BDI-II-scores in het hogere segment, zoals we die vinden bij cliënten, differentiëren de PR-clin-scores veel beter in ernstniveaus dan de PR-pop-scores.

Discussie

De huidige praktijk van psychologisch onderzoek, met een grote diversiteit aan instrumenten voor vergelijkbare concepten, draagt ​​bij aan zwak gedefinieerde metingen, vergeleken met de sterk gedefinieerde metingen zoals we die kennen uit de natuurwetenschappen (Finkelstein, 2003). Dit vormt een bedreiging voor de kwaliteit van onderzoek en belemmert het tot stand komen van een robuust kennisfundament onder ons klinisch handelen. Onder professionals kan het bijdragen aan verwarring en onduidelijkheid over de betekenis van klinische testresultaten. Ten slotte – en de focus van dit artikel – belemmert dit een heldere communicatie tussen clinici en hun cliënten over de betekenis van testuitslagen.

Universele schalen zijn beschikbaar voor implementatie, zoals blijkt uit de uitvoerige lijst van referenties over hun toepassing. Ze zijn al geïmplementeerd in de Nederlandse klinische praktijk (de Beurs, 2010), waar 'Delta T' een veelgebruikte term is geworden om de voortgang aan te geven van cliënten van pre- tot posttest. We raden T-scores aan als universele schaal om de ernst van een score op meetinstrumenten voor klinische fenomenen uit te drukken. We herhalen hierbij ook nog eens de eerdere aanbeveling om de algemene bevolking als referentiegroep voor de T-score te gebruiken (de Beurs, Flens, & Williams, 2019). Bij cliënten die zich aanmelden voor behandeling zal de T-score hoog zijn (T > 50) bij klachten en symptomen, of laag (T < 50) bij functioneren, welbevinden of kwaliteit van leven. De keuze voor de algemene bevolking als referentiegroep is logisch: dezelfde keuze is gemaakt bij bijvoorbeeld de IQ-score. Een PR-score gebaseerd op een relevante klinische referentiegroep kan aan cliënten duidelijk maken hoe hun ernstniveau zich verhoudt tot andere cliënten. Een PR-score spreekt intuïtief aan, maar heeft beperkingen. Het is bijvoorbeeld niet mogelijk om PR-scores van elkaar af te trekken als maat voor wat er tijdens de behandeling is bereikt.

Verder willen we twee belangrijke onderwerpen onderstrepen, elk met een aantal suggesties voor verdere ontwikkeling. Het eerste onderwerp is puur praktisch: het gebruik van universele schalen zou gemeengoed moeten zijn en de standaard voor rapportage van testuitslagen. Daar moeten verschillende stappen voor worden gezet. Ten eerste is een betere uitleg van universele schalen nodig en een demonstratie van hun nut. We hopen dat dit artikel hier een bijdrage aan levert. Een tweede belangrijke stap voor de praktische implementatie is dat voor zoveel mogelijk meetinstrumenten oversteektabellen, -formules en -figuren beschikbaar komen waarmee de testgebruiker ruwe schaalscores op een gemakkelijke manier kan omzetten naar T-scores en PR-scores, bijvoorbeeld als standaardonderdeel van de documentatie van een meetinstrument. Het Excel-bestand dat we voor dit artikel hebben samengesteld, is een eerste aanzet hiertoe. Verder moeten oversteekformules beschikbaar komen die kunnen worden ingebouwd in software die binnen de klinische praktijk wordt gebruikt om vragenlijsten af te nemen, zoals VIP-live, QuestManager, BergOp, enzovoort.

Een tweede onderwerp voor toekomstige doorontwikkeling is psychometrisch onderzoek. Een uitputtend overzicht van de resterende obstakels valt buiten het bestek van dit artikel, maar we noemen hier vier uitdagingen. Ten eerste vereist de conversie van ruwe scores naar T-scores op basis van de algemene populatie dat we kunnen beschikken over normatieve gegevens van bevolkingssteekproeven. Momenteel zijn dergelijke gegevens niet voor alle meetinstrumenten voorhanden. Een tweede uitdaging hangt samen met het feit dat beschikbare normatieve gegevens van meetinstrumenten afkomstig zijn uit specifieke landen. De PROMIS T-score is bijvoorbeeld gebaseerd op normatieve gegevens van de Amerikaanse bevolking. We zullen moeten onderzoeken of we deze normen ook internationaal kunnen toepassen en daartoe moeten gegevens in andere landen worden verzameld en scores worden vergeleken (Terwee et al., 2021). Voor Nederlandse vertalingen van de PROMIS-instrumenten is hiermee een begin gemaakt door Elsman en collega's (Elsman, Flens et al., 2022; Elsman, Roorda et al., 2022). Dit zal de internationale vergelijking van uitkomstonderzoek naar behandeling in de ggz vergemakkelijken en uitkomstgegevens ook relevanter maken voor de klinische praktijk. Een derde onderzoeksuitdaging is de mogelijke invloed van de vertaling van meetinstrumenten en aanpassing aan de specifieke cultuur (Sousa & Rojjanasrirat, 2011). We moeten tevens onderzoeken of meetinstrumenten gevoelig zijn voor andere factoren, zoals geslacht, leeftijd, opleidingsniveau en/of sociaaleconomische status. Invloed van deze factoren zou impliceren dat verschillende normen (en T-scores en PR-scores) gelden voor subgroepen van respondenten (Teresi et al., 2009; Weinfurt, 2021). Dat impliceert aanvullende conversieformules, met coëfficiënten voor geslacht, leeftijd, enzovoort, bijvoorbeeld voortvloeiend uit regressiegebaseerde normering (Timmerman et al., 2021) of alternatieve benaderingen (Lenhard & Lenhard, 2021). Voorts moet mogelijk rekening worden gehouden met andere externe variabelen, zoals de culturele achtergrond van cliënten of aspecten van hun psychopathologie (Böhnke & Croudace, 2015). In het Excel-bestand hebben we daar alvast een begin mee gemaakt door aparte formules te leveren voor mannen en vrouwen, en – waar relevant – voor leeftijdsgroepen. De vierde uitdaging ten slotte is dat conversie naar T-scores zou moeten corrigeren voor niet-normaliteit van onbewerkte testscores, om te eindigen met T-scores met echt gelijke intervallen. Om dit te bewerkstelligen, kunnen conversietabellen en ‑formules gebaseerd worden op de itemresponstheorie (IRT)-benadering, op de frequentieverdeling van ruwe scores (op PR-scores gebaseerde normalisatie) of op andere normalisatiebenaderingen. Welke aanpak de beste T-score oplevert, verdient nader onderzoek (Kolen & Brennan, 2014).

Het harmoniseren van het meten van psychopathologie en psychische gezondheid is een belangrijk methodologisch probleem. We hebben hier praktische oplossingen voorgesteld om meetresultaten in de klinische praktijk te rapporteren en te bespreken: twee universele schalen. Maar dat is maar een deel van de oplossing van het onderliggende probleem: de wildgroei aan meetinstrumenten in wetenschappelijk psychologisch onderzoek. Om harmonisatie te stimuleren is recent gesuggereerd een beperkte set aan meetinstrumenten verplicht te stellen om subsidie te kunnen verwerven (Wolpert, 2020). Vervolgens hebben het National Institute of Mental Health en de Wellcome Trust plannen gelanceerd (Farber et al., 2020) om een ​​beperkte set meetinstrumenten voor onderzoek en uitkomstmeting voor te schrijven: de PHQ-9 voor depressie, de General Anxiety Disorder (GAD-7; Spitzer et al., 2006) voor angst, de Revised Child Anxiety and Depression Scale (RCADS-22; Chorpita et al., 2000) voor depressie en angst bij kinderen en adolescenten, en de World Health Organisation Disability Assessment Schedule (WHODAS; Üstün et al., 2010) voor de invloed van beperkingen op het functioneren bij volwassenen. Hoewel dit de vergelijkbaarheid en interpreteerbaarheid van onderzoeksresultaten zal vergroten, kan het ook onbedoelde negatieve gevolgen hebben (Patalay & Fried, 2020). De geselecteerde instrumenten zijn niet zonder gebreken of nadelen. De PHQ-9 en GAD-7 bijvoorbeeld zijn ontwikkeld om te screenen op depressie en angst bij de algemene bevolking, niet om de voortgang tijdens de behandeling te volgen. Beide vragenlijsten zijn vrij kort, wat hun bereik en meetprecisie beperkt, en hun betrouwbaarheid en nauwkeurigheid vermindert, waardoor ze minder geschikt zijn om (statistisch) betrouwbare verandering (Jacobson & Truax, 1991) in de klinische praktijk te volgen, wat op zijn beurt kan leiden tot de voorbarige conclusie dat er geen klinische verandering is opgetreden. Ook kan het verplichte gebruik van slechts een paar meetinstrumenten de verdere ontwikkeling van meetinstrumenten belemmeren (zoals het PROMIS-initiatief met computer adapted testing; Cella et al., 2010) of de verbetering van bestaande meetinstrumenten of meetmethoden tegenwerken. Toch is enige harmonisatie van uitkomstmaten in de klinische praktijk op zijn plaats en heeft dit belangrijke initiatieven gestimuleerd, zoals het International Consortium for Health Outcome Measurement (ICHOM), dat standaard meetsets heeft voorgesteld voor allerlei aandoeningen, waaronder depressie en angst (Obbarius et al., 2017). Dit kan helpen om de wildgroei aan meetinstrumenten voor measurement-based care te beperken en bijdragen aan een verbeterslag in de kwaliteit van de geestelijke gezondheidszorg (Fortney et al., 2017; Kilbourne et al., 2018).

In een ander deel van de literatuur wordt getracht beter uit te leggen wat we nu feitelijk nastreven met universele schalen: er is een verschil tussen enerzijds het vergelijkbaar maken van testresultaten die met uiteenlopende instrumenten zijn gemeten, en anderzijds het louter uitdrukken van ruwe schaalscores op een universele schaal. Testscores uitdrukken op een universele schaal kan twee doelen dienen: (1) het vergelijkbaar maken van scores van twee tests die bedoeld zijn om hetzelfde te meten (parallel tests), en (2) het uitdrukken van ruwe scores van meetinstrumenten die verschillende dingen meten op dezelfde schaal. Deze twee doelstellingen moeten niet met elkaar worden verward. Bij het vergelijkbaar maken van testuitslagen van verschillende tests is een achterliggende aanname dat hetzelfde concept wordt gemeten (Kolen & Brennan, 2014). Bij het uitdrukken van scores op een universele schaal is deze aanname niet vereist en is de operatie alleen bedoeld om testuitslagen naar een gemeenschappelijke schaal te transponeren. In het laatste geval blijven we ervan uitgaan dat we concepten meten die intrinsiek verschillend zijn, hoewel ze op dezelfde schaal worden uitgedrukt. Een T-score van 60 voor depressie betekent bijvoorbeeld niet hetzelfde als een T-score van 60 voor angst, want de twee concepten verschillen van elkaar. Sterker nog, gezien de aanzienlijke verschillen in inhoud van diverse meetinstrumenten voor depressie (zoals de CES-D en de BDI), kan het zijn dat twee dezelfde T-scores op deze meetinstrumenten niet dezelfde ernst van depressie aangeven (Fried, 2017). Daarom moeten we terughoudend zijn met het onderling vergelijken van T-scores voor verschillende concepten: ze drukken uit hoe uitzonderlijk de score is in vergelijking met een referentiegroep, zoals de algemene bevolking, maar niet meer dan dat. Hoewel T-scores belangrijke informatie bevatten, waarschuwen we dus voor het vergelijken of gelijkstellen van T-scores (of PR-scores, waar feitelijk hetzelfde voor geldt) die niet dezelfde concepten representeren. Voor een persoon die T = 65 scoort op depressie en T = 55 op angst, zou de juiste interpretatie en boodschap zijn: uw depressiescore wijkt meer af van het gemiddelde van de algemene bevolking (namelijk 1,5 standaardafwijking) dan uw angstscore (0,5 standaardafwijking). Anders gezegd: uw depressiescore is uitzonderlijker dan de angstscore. Dit wijkt subtiel maar wezenlijk af van de foutieve interpretatie dat de cliënt meer depressief dan angstig is.

Verwarring over universele schalen en universele concepten kan ook ontstaan ​​uit de onderzoeksliteratuur over de PROMIS-meetinstrumenten en de PROMIS T-scoreschaal. Voor diverse bestaande meetinstrumenten zijn oversteektabellen van ruwe schaalscores naar de PROMIS T-scoreschaal opgesteld. Dit onderzoek is meestal uitgevoerd per concept, zoals depressie (Choi et al., 2014), angst (Schalet et al., 2014), pijn (Cook et al., 2015) en fysiek functioneren (Schalet et al., 2015), allemaal met in de titel de formulering 'Establishing a common metric for ...' Doel van deze onderzoeken was om telkens binnen een concept (bijvoorbeeld depressie) testuitslagen van verschillende meetinstrumenten gelijk te stellen met de T-scoreschaal van de PROMIS-pendant. De PROMIS T-scores zijn allemaal gekalibreerd op de Amerikaanse algemene populatie. Er zijn meer studies die deze benadering per concept gebruiken – zie bijvoorbeeld voor depressie Wahl en collega's (2014), voor fysiek functioneren Oude Voshaar en collega's (2019), voor persoonlijkheidspathologie Zimmermann en collega's (2020), voor psychische problemen Batterham en collega's (2018) en voor vermoeidheid Lai en collega's (2014). Maar ook hier geldt dat het gebruik van dezelfde schaal niet betekent dat identieke concepten zijn gemeten. De T-score drukt voor elk concept op een handzame manier de uitzonderlijkheid van de score uit (voor bijvoorbeeld depressie), maar dit betekent niet dat deze scores tussen concepten vergelijkbaar zijn.

Een andere standaardisatie is dat de scores op PROMIS-schalen voor het gemak allemaal in dezelfde richting gaan, dat wil zeggen: een hogere score vertegenwoordigt meer van het gemeten concept, zoals depressie, pijn, mobiliteit, functioneren of kwaliteit van leven. In visuele presentaties zijn ze allemaal op dezelfde manier kleur gecodeerd: groen is normaal of gezond, rood is disfunctioneel, ziek of ernstig (zie figuur 2).

Ten slotte is het belangrijk om erop te wijzen dat bij het omzetten van ruwe schaalscores naar T-scores de oorspronkelijke ruwe scores niet verloren gaan. De somscore van een stel items kan nog steeds worden berekend en gerapporteerd in onderzoek, bijvoorbeeld om scores te vergelijken met eerder gepubliceerde onderzoeksresultaten.

Conclusie

Concluderend stellen we: (1) dat het gebruik van universele schalen, met name op de algemene bevolking gebaseerde T-scores en klinische PR-scores, nuttig zijn om de meetpraktijk in klinisch psychologisch onderzoek te harmoniseren, (2) dat ze behulpzaam zijn voor een juiste interpretatie van testuitslagen, (3) dat ze de communicatie over testuitslagen tussen professionals onderling kunnen verbeteren, en (4) dat ze het makkelijker maken om de betekenis van testuitslagen goed uit te leggen aan cliënten in de geestelijke gezondheidszorg.

Een eerste stap om dit te stimuleren is om in handleidingen voor meetinstrumenten oversteektabellen en ‑formules op te nemen voor de omzetting van ruwe scores naar T-scores. Tegenwoordig worden zelfrapportagevragenlijsten meestal via de computer of smartphone afgenomen en kunnen testuitslagen eenvoudig in T-scores worden uitgedrukt. Aanvullende stappen zijn professionals opleiden en ervaring laten opdoen met de T-scoreschaal, en cliënten voorlichten over de betekenis van T-scores. Gaandeweg zal er zo 'gevoel' ontstaan bij professionals en cliënten voor de betekenis van de T-score. Het algemeen gebruik van IQ-scores en begrip door het grote publiek over wat IQ-scores overbrengen, laat zien dat deze aanpak haalbaar is. We hopen dat dit artikel het gebruik van T-scores stimuleert als de standaard om betekenis te geven aan (neuro)psychologische testuitslagen.

Bijlage: diverse methoden om T-scores en PR-scores te verkrijgen

T-score via lineaire omzetting

De meest rechtstreekse benadering is de conversie van ruwe scores naar T-scores met de lineaire formule T = (X - M/SD) * 10 + 50, waarbij X de ruwe score is, en M en SD respectievelijk het gemiddelde en de standaarddeviatie van de referentiepopulatie. Dit is een goede aanpak als de ruwe scores een normale verdeling hebben. Vaak wordt niet aan deze voorwaarde voldaan en is de verdeling rechts scheef vanwege een oververtegenwoordiging van lage scores. Bij een scheve frequentieverdeling van scores zijn het rekenkundig gemiddelde en de standaarddeviatie ongeschikte descriptoren en is de interpretatie van de testuitslag in standaardscores niet meer eenduidig. Eerst dienen de ruwe scores te worden genormaliseerd en dan omgezet naar T-scores.

Ruwe scores met een afwijkende frequentieverdeling kunnen getransformeerd worden naar een normaalverdeling of genormaliseerd worden (Box & Cox, 1964; Liu et al., 2009). Een alternatieve, grondiger benadering is om eerst genormaliseerde standaardscores vast te stellen met op regressie gebaseerde normering (Zachary & Gorsuch, 1985), waarbij ook rekening kan worden gehouden met achtergrondvariabelen, zoals sekse, leeftijd, opleidingsniveau, enzovoort (Lenhard & Lenhard, 2021). Statistische software is beschikbaar in R (GAMLSS; Stasinopoulos en collega's (2018) en Timmerman en collega's (2021) bieden een gedetailleerde handleiding). Genormaliseerde standaardscores (Z) worden vervolgens omgezet in T-scores met T = 10 * Z + 50 (de lineaire formule in tabel 1).

T-scores volgens de benadering van de itemresponstheorie

Recent zijn op de IRT gebaseerde alternatieve benaderingen voorgesteld en beproefd om ruwe scores op bestaande meetinstrumenten om te zetten in T-scores, bijvoorbeeld met behulp van EAP-factorscores (Fischer & Rose, 2019). De IRT-benadering werd toegepast door Choi en collega's (2014) om ruwe scores op de CES-D, PHQ-9 en BDI-II om te zetten naar de PROMIS-schaal (een T-score met de Amerikaanse bevolking als referentiegroep), zoals weergegeven in figuur 1. Deze benaderingen vereisen opnieuw de aanname dat de latente trek die wordt gemeten bij benadering normaal verdeeld is, wat vaak niet het geval is wanneer klinische kenmerken, zoals depressie of angst, worden gemeten in steekproeven van de algemene bevolking. Voor toepassing van IRT bij een niet-normale verdeling van ruwe scores zijn alternatieven ontwikkeld (Reise et al., 2018). Omdat IRT-factorscores vaak worden geschaald als een standaardscore (M = 0, SD = 1), kunnen ze eenvoudig worden omgezet in T-scores met de lineaire formule uit tabel 1 (T = 10 * Z + 50).

Op PR-score gebaseerde omzetting naar T-scores

Een andere methode om ruwe scores naar T-scores te converteren is op basis van PR-scores (equipercentile linking). Uitgangspunt is ook hier een ruwe score van een unidimensionele schaal en een frequentieverdeling die de normaalverdeling voldoende benadert (Lord & Wingersky, 1984). De conversie op basis van PR-scores en de conversie die op IRT is gebaseerd leiden tot vergelijkbare resultaten, zoals aangetoond door Choi en collega's (2014) en meer recentelijk door Schalet en collega's (2021) bij het meten van depressie, en door Brady en collega's (2022) bij het meten van de ernst van burn-outklachten onder professionals in de zorg. T-scores zijn gevalideerd aan het oordeel van deskundigen voor de ernst van pijn, vermoeidheid, angst en depressie bij oncologische cliënten (Cella et al., 2014). Ernstniveaus kwamen bijna perfect overeen met de T-score: T = 60 bleek een goede grenswaarde om matige ernst van gemiddelde ernst te onderscheiden, en T = 70 voor de overgang van gemiddeld naar ernstig. Verder zijn T-scores op de BSI (Derogatis, 1975) vergeleken met de Clinical Global Impression verbeteringsscore (CGI; Guy, 1976): een verbetering van 5 T-scorepunten kwam goed overeen met verbetering volgens de CGI-verbeteringsscore (de Beurs, Carlier, & van Hemert, 2019).

Welke methode kiezen?

Bij de keuze uit de besproken methoden om T-scores te verkrijgen (lineaire transformatie, PR-scores, IRT-modellen en regressiegebaseerde normering voor achtergrondvariabelen als geslacht en leeftijd), raden we aan om zo eenvoudig mogelijk te werk te gaan, tenzij complexiteit noodzakelijk is. Bij normaal verdeelde ruwe scores en geen significante verschillen tussen mannen en vrouwen of leeftijdsgroepen, volstaat de lineaire transformatie van ruwe schaalscores (T = 10 * Z + 50). Wanneer de ruwe scores niet normaal verdeeld zijn (wat te zien is aan de frequentieverdeling van de scores, met een qq-plot is te visualiseren of met statistische software is te toetsen) moeten we eerst de scores normaliseren met een transformatie, met PR-scores of op basis van een IRT-model. Wanner er geslachts- of leeftijdsverschillen spelen, leveren aparte conversies voor subgroepen of de regressiebenadering nauwkeurigere T-scores op. De IRT-benadering heeft nog andere voordelen boven eenvoudigweg schaalscores berekenen door itemscores te sommeren (de klassieke testtheoriebenadering), maar die bespreken we hier niet verder.

Berekening van PR-scores

PR-scores worden berekend met de formule uit de laatste kolom van tabel 1. Wanneer normatieve gegevens beschikbaar zijn, wordt de frequentie van elke ruwe score gebruikt om de PR-score te bepalen met de formule PR = (CumF - (0,5 * F)) / N (Crocker & Algina, 1986), waarin de cumulatieve frequentie (CumF) het aantal scores kleiner of gelijk aan de ruwe score is, F de frequentie van de ruwe score zelf is en N het totaal aantal waarnemingen. De PR-score wordt dus berekend als de proportie respondenten met een score net onder de ruwe score plus de helft van de proportie respondenten die precies de ruwe score hebben behaald. Onder de aanname van een normale verdeling kunnen PR-scores ook worden afgeleid uit Z-scores (en T-scores) volgens de formule voor de cumulatieve normaalverdeling, beschikbaar als statistische functie in veel softwarepakketten (R, SPSS, STATA, MS Excel). De formule kan ook worden benaderd door een exponentiële functie, die een S-vormige curve beschrijft: PR = 100 / 1 + e^(-1,75*Z), waarbij Z de standaardscore is; of met PR = 100 / 1 + e^{(-0,175*T +8,75)}, waarbij T de T-score is.

Voor dit manuscript zijn voornamelijk eerder gepubliceerde gegevens gebruikt. Voormetingsgegevens van Routine Outcome Monitoring van een klinische steekproef van ggz-instelling Rivierduinen in Leiden werden gebruikt om een ​​kolom toe te voegen aan tabel 2. De medisch-ethische toetsingscommissie van het Leids Universitair Medisch Centrum stemde in met het gebruik voor wetenschappelijk onderzoek van deze geanonimiseerde gegevens, die routinematig werden verzameld in de klinische praktijk. Cliënten gaven toestemming voor geanonimiseerd gebruik van hun gegevens.

© 2009-2025 Uitgeverij Boom Amsterdam

De artikelen uit de (online)tijdschriften van Uitgeverij Boom zijn auteursrechtelijk beschermd. U kunt er natuurlijk uit citeren (voorzien van een bronvermelding) maar voor reproductie in welke vorm dan ook moet toestemming aan de uitgever worden gevraagd:

Behoudens de in of krachtens de Auteurswet van 1912 gestelde uitzonderingen mag niets uit deze uitgave worden verveelvoudigd, opgeslagen in een geautomatiseerd gegevensbestand, of openbaar gemaakt, in enige vorm of op enige wijze, hetzij elektronisch, mechanisch door fotokopieën, opnamen of enig andere manier, zonder voorafgaande schriftelijke toestemming van de uitgever. Voor zover het maken van kopieën uit deze uitgave is toegestaan op grond van artikelen 16h t/m 16m Auteurswet 1912 jo. Besluit van 27 november 2002, Stb 575, dient men de daarvoor wettelijk verschuldigde vergoeding te voldoen aan de Stichting Reprorecht te Hoofddorp (postbus 3060, 2130 KB, www.reprorecht.nl) of contact op te nemen met de uitgever voor het treffen van een rechtstreekse regeling in de zin van art. 16l, vijfde lid, Auteurswet 1912. Voor het overnemen van gedeelte(n) uit deze uitgave in bloemlezingen, readers en andere compilatiewerken (artikel 16, Auteurswet 1912) kan men zich wenden tot de Stichting PRO (Stichting Publicatie- en Reproductierechten, postbus 3060, 2130 KB Hoofddorp, www.cedar.nl/pro).

No part of this book may be reproduced in any way whatsoever without the written permission of the publisher.