Validation of Hospitalization Impact Scale among families with children hospitalized for cancer treatment
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To make further modifications to and validate the psychometric properties of the Hospitalization Impact Scale. BACKGROUND: A child's repeated and prolonged hospitalization for cancer treatment can result in great changes for the entire family. A hospitalization-specific screening tool is needed to help clinical nurses identify families who are experiencing major impacts during their child's hospitalization. DESIGN: A cross-sectional study was employed to examine the psychometric properties of the Hospitalization Impact Scale. METHOD: The sample consisted of 253 families with children hospitalized for cancer treatment in four paediatric oncology departments in four hospitals in mainland China from September 2013 - March 2014. Parents completed the 36-item Hospitalization Impact Scale, demographic measures and the Family Impact Module of the Pediatric Quality of Life Inventory. Reliability, construct validity, known-group validity and concurrent validity were examined. RESULT: The revised Hospitalization Impact Scale included six factors containing 34 items. It demonstrated sound concurrent validity with the Family Impact Module of the Pediatric Quality of Life Inventory and excellent internal consistency. CONCLUSION: The revised Hospitalization Impact Scale met the standard psychometric criteria for reliability and validity. Thus, it could be applied in paediatric oncology departments to help nurses assess and identify families experiencing major impacts during a child's hospitalization for cancer treatment.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».