Caregiver Contribution to Heart Failure Self‐Care (<scp>CACHS</scp>)
Notice bibliographique
Résumé
AIM: While caregivers (CGs) make an important contribution to the self-care of heart failure (HF) patients, there are no reliable and valid tools for measuring such contributions. Current interventions that strive to optimize patient outcomes through self-care strategies neglect to account for CG contributions, a potential confounder on outcomes. The aim of the study was to develop an instrument that measures CG contributions to HF patients' self-care. DESIGN: The study design follows an established process for instrument development. METHODS: A systematic literature review and semi-structured interviews of CGs were conducted to identify measureable CG activities. Items were derived from thematic analysis of CG narratives. A content validity index was computed for each item (I-CVI). Items with an I-CVI of >0·70 were retained. Items with an I-CVI of 0·50-0·70 were revised for clarification and items with an I-CVI <0·5 were discarded, except in instances where fulsome theoretical or empirical evidence supported their retention. RESULTS: 14 CGs completed interviews and 10 CGs with 4 expert nurses completed I-CVI testing. Major interview themes included arranging appointments, medication adherence, monitoring, coordinating care, encouraging independence and taking action. A total of 36 items were constructed and underwent I-CVI testing. Following I-CVI testing, 27 items were retained, seven items were retained after revision based on CG feedback and two items were removed. This newly developed 34-item questionnaire represents current literature, CGs' experiences, excellent I-CVI scores and ready for further psychometric testing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».