Einleitung Stressassoziierte Erkrankungen nehmen stetig zu, wobei bisher noch weitestgehend unklar ist, warum manche Personen unter widrigen Umständen, wie z.B. hoher familiärer und beruflicher Belastung gesund bleiben während andere erkranken. Die Resilienzforschung widmet sich dieser Fragestellung. Resilienz wird häufig als patientenberichtetes Merkmal in Form von statischen Fragebögen erfasst. Das zugrundeliegende Konstrukt wird hierbei jedoch sehr unterschiedlich konzeptualisiert und operationalisiert, wodurch die Integration von Forschungsbefunden erschwert ist. State of the Art der Erfassung patientenberichteter Merkmale ist die Entwicklung von Itembanken auf Basis der Item-Response-Theorie (IRT). Itembanken besitzen unter anderem die Vorteile, dass stichprobenspezifische Kurzformen flexibel zusammengestellt werden können, dass auf ihrer Grundlage Computer-Adaptive Tests (CATs) entwickelt werden können, durch die Patient*innen weniger belastet werden, und dass durch die Entwicklung einer gemeinsamen Metrik auch der Vergleich zwischen verschiedenen Instrumenten ermöglicht wird. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung einer Itembank zur Erfassung von Resilienz, die aufgrund der konzeptuellen Einbettung in das Transaktionale Stressmodell von Lazarus als Stressresilienz (SR) bezeichnet wird. Methodik Anhand von Fokusgruppen, kognitiven Interviews und Pilottests wurde iterativ ein initialer Itempool entwickelt, der Stressresilienz auf der individuellen Ebene möglichst breit erfassen sollte. Diese Items wurden in einer Stichprobe von N=521 psychosomatischen Ambulanzpatient*innen erhoben, die sich durch eine hohe Varianz an gesundheitlichen Problemen charakterisierten. Für die psychometrische Itembankentwicklung wurden Standardkriterien angewendet: Evaluation der Antwortverteilungen und Ausschluss stark schief verteilter Items, Eindimensionalität der Itembank und Faktorladungen > 0,5, lokale Unabhängigkeit und heuristische Analysen der Itemantwortkurven, Differential Item Functioning (DIF), Itemparameterschätzung und Evaluation des Itemfits. Zudem wurden die Itembankmerkmale evaluiert und eine generische statische Kurzform aus den besten Items zusammengestellt. Zur Anwendung kamen hierbei explorative und konfirmatorische Faktorenanalysen, weitere state-of-the-art Itemanalysen und Item-Response-Theorie-Analysen. Ergebnisse Im Entwicklungsprozess wurden 131 Items generiert, von denen 64 Items ausgeschlossen wurden (54 Items aufgrund einer Faktorladung < 0,5, vier Items aufgrund von Residualkorrelationen > 0,3, zwei Items aufgrund nicht diskriminativer Item Response Kurven und vier Items aufgrund von DIF). Für die 67 verbleibenden Items wurde anhand der konfirmatorischen Faktorenanalyse und IRT-Analysen ausreichender Modellfit gefunden. Sowohl die SR-Itembank als auch die 10-Item-Kurzform wiesen hohe Korrelationen mit einem statischen Resilienz-Fragebogen (Connor-Davidson Resilience Scale) auf. Schlussfolgerung Die finale SR-Itembank und die 10-Item-Kurzform zeigten gute psychometrische Eigenschaften. Im Anschluss an eine weitere Validierung können sie im Rahmen von CATs zur umfassenden Messung von Stress- und Resilienzprozessen eingesetzt werden. Zudem könnte zukünftig durch die Entwicklung einer gemeinsamen standardisierten Metrik für bereits etablierte statische Resilienzfragebögen der Vergleich von Forschungsergebnissen verschiedener Studien ermöglicht werden.
Introduction Despite increasing incidence of stress-associated diseases, little is known about why some people stay healthy in the face of adversity, while others become ill. Resilience research aims to address this issue, where the construct of resilience is often assessed by patient self-report using static questionnaires. A major challenge in measuring resilience is that the underlying construct lacks consistent conceptualization and operationalization hampering the integration of results across different studies. State-of-the-art of patient-reported outcomes measurement is the development of item banks based on Item Response Theory (IRT). Item banks offer several advantages including the possibility to compile population-specific short forms, develop Computer-adaptive tests (CATs) that substantially reduce patient burden, and compare scores of different instruments based on a common metric. The present thesis was aimed at the development of an item bank assessing resilience. Due to its conceptual embedment in the Transactional Model of Lazarus it is designated as stress resilience (SR). Methods Qualitative item development resulted in an initial item pool covering a broad SR concept at an individual level. All items were tested in a psychosomatic outpatient population (n=521) that was characterized by a wide range of health problems. Psychometric item bank development followed established standard criteria: evaluation of response distributions and elimination of items with a strongly skewed distribution, unidimensionality of the item bank and factor loadings > .5, local independence and heuristic analyses of the item response curves, differential item functioning (DIF), estimation of item parameters, and evaluation of item fit. Additionally, item bank characteristics were evaluated and a generic short form was developed. Exploratory and confirmatory factor analyses, further state-of-the-art item analyses and IRT analyses were used. Results Of the initial 131 items, 64 items were excluded (54 factor loadings < .5, four residual correlations > .3, two nondiscriminative item response curves, and four DIF). The remaining 67 items indicated sufficient model fit in confirmatory factor analysis and IRT analyses. Both the SR item bank and the 10-item short form were highly correlated with a static legacy tool (Connor-Davidson-Resilience Scale). Conclusion The final SR item bank and the 10-item short form showed good psychometric characteristics. Following further validation, they will be ready to be used within a framework of CATs for a comprehensive assessment of stress and resilience processes. Future research could link existing resilience measures to an established common SR metric which will allow for the comparison of research results across studies.
