Development and psychometric validation of a cystic fibrosis knowledge scale
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Well-developed and validated measures of cystic fibrosis (CF) knowledge are scarce. The purpose of the present study is to develop and validate a CF knowledge scale that is brief, easy to use, self-administered and demonstrates clinical utility. METHODS: A comprehensive literature search generated a pool of scale items; an expert panel of CF team members reviewed and provided recommendations for item inclusion. A focus group of CF patients and family members (n = 12) then reviewed the items for face validity and reading clarity. To evaluate the validity and reliability of the newly developed CF knowledge scale, it was administered to several different samples including CF patients (n = 45), respirology patients (n = 100), health-care providers (n = 74) and university student samples (psychology students, n = 71; medical students, n = 36). RESULTS: Internal consistency of the scale was high, with an alpha coefficient for the overall sample of .95 (n = 326). The scale also demonstrated excellent construct validity. CONCLUSIONS: This study is an important first step in a line of research that aims to develop and empirically validate a psycho-educational adherence intervention for improving quality of life and treatment outcomes among adult CF patients. The CF knowledge scale has potential applications as a clinical teaching tool with patients and health-care providers and could be used as an outcome measure in CF educational intervention studies aimed at optimizing CF treatment knowledge, adherence and quality of life among CF patients.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».