Increasing public awareness about hepatitis C: development and validation of the brief hepatitis C knowledge scale
Notice bibliographique
Résumé
Hepatitis C virus (HCV) is silently becoming a major public health problem. Currently, no validated HCV knowledge measures exist. This study aimed to develop and validate a brief measure to assess general knowledge about HCV risk factors, modes of transmissions, and treatment options. A total of 406 individuals participated in this cross-sectional study. All participants completed the proposed 19-item Brief HCV Knowledge Scale. Participants were: HCV mono-infected patients (n = 83), HCV-human immunodeficiency virus (HIV) co-infected patients (n = 24), HIV mono-infected patients (n = 128) community healthcare workers (n = 89), and college students (n = 82). Two-week test-retest data were collected for the college student sample. Psychometric evaluation of the proposed scale demonstrated high levels of validity (content and construct validity) and reliability (internal consistency and retest stability). Factor analysis indicated a one-factor solution, which accounted for 49% of the variance. HCV knowledge was positively correlated with length of time since HCV diagnosis (r = 0.29, p < 0.05). HCV treatment-experienced patients obtained significantly higher HCV knowledge scores (82% correct) than HCV treatment-naïve patients (72% correct) (p < 0.05). HCV knowledge in College students (43% correct) and HIV patients (54% correct) was significantly lower than in HCV patients (77% correct) and community healthcare workers (80% correct) (p < 0.001). Community workers' HCV knowledge was positively correlated with years of HCV work experience (r = 0.30, p < 0.01). This self-administered Brief HCV Knowledge scale has high levels of validity and reliability across patient, healthcare provider and college student populations. It has valuable applications as a clinical teaching tool with patients and healthcare providers and could be used as an outcome indicator in novel HCV educational intervention studies.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».