Development of a Measure to Assess Healthcare Providers’ Implementation of Patient‐Centered Care
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient-centered care (PCC) is a vaguely defined element of high-quality care, which precludes its consistent and precise operationalization. A conceptualization of PCC was derived from the literature and guided the development of an instrument to assess implementation of PCC by healthcare providers. The items of the instrument capture specific activities that reflect three components of PCC: holistic, collaborative, and responsive care. This paper reports on the measure's content and construct validity and reliability. METHODS: Content validity was evaluated in a sample of 11 nurse practitioners who rated the relevance of each items' content in reflecting the respective component of PCC. The content validity index (CVI) was estimated. Construct validity and internal consistency reliability were examined in a survey of 149 nurse practitioners employed in acute care institutions, using factor analysis and the KR-20 coefficient, respectively. RESULTS: The CVIs were 100% for the three subscales assessing the holistic, collaborative, and responsive care components of PCC. The items in each subscale loaded on one factor. The KR-20 coefficients were .66, .70, and .42, respectively. Overall, the majority (>70%) of respondents indicated performance of the activities comprising the three components of PCC. LINKING EVIDENCE TO ACTION: The PCC measure demonstrated acceptable psychometric properties. The low variance in responses, which is anticipated for instruments assessing fidelity of intervention implementation, accounts for the low reliability coefficients. Additional testing of the measure's psychometric properties in different groups of healthcare providers is warranted. The measure can be used to monitor healthcare providers' implementation of PCC in their usual practice.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle