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Enregistrement W2046747743 · doi:10.1111/j.1741-6787.2010.00182.x

Content Validity of a Process Evaluation Checklist to Measure Intervention Implementation Fidelity of the EPIC Intervention

2010· article· en· W2046747743 sur OpenAlexafffund
Janet Yamada, Bonnie Stevens, Souraya Sidani, Judy Watt‐Watson, Nicole de Silva

Notice bibliographique

RevueWorldviews on Evidence-Based Nursing · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityInstitute for Clinical Evaluative SciencesSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésFidelityContent validityChecklistIntervention (counseling)Scale (ratio)EPICPsychologyPredictive validityMedicineClinical psychologyPsychometricsNursingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Evidence-Based Practice Identification and Change (EPIC) intervention is a complex multifaceted knowledge translation strategy that combines the use of evidence and continuous quality improvement to change health care professional practices. However, there is no measure to evaluate the fidelity (degree to which the intervention was implemented as planned) of the EPIC intervention. AIM: To examine the content validity of the Process Evaluation Checklist (PEC), a newly developed measure to assess the fidelity of the EPIC intervention. METHODS: Eight health care professionals with experience in the delivery of the EPIC intervention rated the importance/relevance of items in assessing the scale/subscales of the PEC. A content validity index was computed for each item (I-CVI) and for each scale/subscale (S-CVI) in the measure. RESULTS: I-CVIs ranged from 0.6 to 1.0 and S-CVIs ranged from 0.3 to 1.0. Two items were eliminated, while nine items were retained. CONCLUSIONS: Content validity of the PEC was established. The PEC will be used to evaluate the implementation fidelity of the EPIC intervention in future trials.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,164
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,337
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil0,870

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1640,337
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0080,004
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,752
Tête enseignante GPT0,668
Écart entre enseignants0,084 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations69
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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