The development of a knowledge test of depression and its treatment for patients suffering from non-psychotic depression: a psychometric assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To develop and psychometrically assess a multiple choice question (MCQ) instrument to test knowledge of depression and its treatments in patients suffering from depression. METHODS: A total of 63 depressed patients and twelve psychiatric experts participated. Based on empirical evidence from an extensive review, theoretical knowledge and in consultations with experts, 27-item MCQ knowledge of depression and its treatment test was constructed. Data collected from the psychiatry experts were used to assess evidence of content validity for the instrument. RESULTS: Cronbach's alpha of the instrument was 0.68, and there was an overall 87.8% agreement (items are highly relevant) between experts about the relevance of the MCQs to test patient knowledge on depression and its treatments. There was an overall satisfactory patients' performance on the MCQs with 78.7% correct answers. Results of an item analysis indicated that most items had adequate difficulties and discriminations. CONCLUSION: There was adequate reliability and evidence for content and convergent validity for the instrument. Future research should employ a lager and more heterogeneous sample from both psychiatrist and community samples, than did the present study. Meanwhile, the present study has resulted in psychometrically tested instruments for measuring knowledge of depression and its treatment of depressed patients.
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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) | 0,000 | 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 ».