Development and Validation of a Perioperative Satisfaction Questionnaire
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Satisfaction is considered a valuable measure of outcome of healthcare processes. Only a few anesthesia-related validated questionnaires are reported. Because their scope is restricted to specific clinical contexts, their use remains limited. The objective of the current study was to develop and validate a self-reported questionnaire, Evaluation du Vecu de l'Anesthesie Generale (EVAN-G), assessing the satisfaction of the perioperative period surrounding general anesthesia. METHODS: Development of the EVAN-G questionnaire comprised a phase of item generation and a phase of psychometric validation. The patient sample was generated to be proportionally matched to the population of patients undergoing general anesthesia in France. The structure of the questionnaire was identified studying interitem, item-dimension, and interdimension correlations and factor analyses. Data were concurrently gathered to assess external validity. The discriminant validity was determined by comparison of scores across well known patient groups. Reliability was assessed by computation of Cronbach alpha coefficients and by test-retest. RESULTS: Eight hundred seventy-four patients were recruited in eight anesthesia departments. The EVAN-G includes 26 items; six specific scores and one global index score are available. Correlations between EVAN-G scores and other concurrent measures supported convergent validity. The EVAN-G correlated poorly with age, American Society of Anesthesiologists physical status, total anesthesia time, and number of previous anesthesias. Significantly higher satisfaction was reported by patients older than 65 yr, belonging to the laryngeal mask group. Reliability and reproducibility were shown. CONCLUSION: The EVAN-G adds important information oriented toward patients' perceptions. The authors' approach provides a novel, valid, and reliable tool that may be used in anesthesia practice.
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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 | 0,011 | 0,012 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».