Translation and psychometric evaluation of a French version of the Readiness for Hospital Discharge Scale
Notice bibliographique
Résumé
AIMS AND OBJECTIVES: To evaluate the reliability and the factor structure of the Readiness for Hospital Discharge Scale-French version. BACKGROUND: The patient's perspective is essential when assessing risk for adverse events at hospital discharge. Developed in the USA, the Readiness for Hospital Discharge Scale is the only instrument that measures an individual's self-perception of readiness before leaving the hospital. A French version of the Readiness for Hospital Discharge Scale was developed and validated. DESIGN: Cross-sectional study. METHODS: A convenience sample of 265 older inpatients from four medical units was selected. The translation and cultural adaptation of the scale involved experts in gerontology and the French language and included back translation. The items were semantically evaluated and pretested in 10 older inpatients. The scale's psychometric properties were internally validated by using confirmatory and exploratory factor analyses. Reliability was assessed by examining the internal consistency of its items. RESULTS: Goodness-of-fit indices of the confirmatory factor analyses were not adequate, but reliability was acceptable (Cronbach's α = 0·80). Exploratory factor analysis of the French version provided results close to those described for the English version, with three similar subscales (physical and emotional readiness, coping with medical treatment and personal care), whereas the initially described Expected Support subscale was not identified in the French version. CONCLUSION: The Readiness for Hospital Discharge Scale-French version appears to be partially consistent with its original English version, but requires additional adaptation to fully take into account the Swiss context and culture to achieve its original aim. RELEVANCE TO CLINICAL PRACTICE: Assessing patient readiness for hospital discharge before leaving hospital could help nurses to improve the discharge planning process and achieve better patient preparedness and care coordination.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».