The development of scales to measure childhood cancer survivors' readiness for transition to long‐term follow‐up care as adults
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To develop and validate scales to measure constructs that survivors of childhood cancer report as barriers and/or facilitators to the process of transitioning from paediatric to adult-oriented long-term follow-up (LTFU) care. METHODS: Qualitative interviews provided a dataset that were used to develop items for three new scales that measure cancer worry, self-management skills and expectations about adult care. These scales were field-tested in a sample of 250 survivors aged 15-26 years recruited from three Canadian hospitals between July 2011 and January 2012. Rasch Measurement Theory (RMT) analysis was used to identify the items that represent the best indicators of each scale using tests of validity (i.e. thresholds for item response options, item fit statistics, item locations, differential item function) and reliability (Person Separation Index). Traditional psychometric tests of measurement performance were also conducted. RESULTS: RMT led to the refinement of a 6-item Cancer Worry scale (focused on worry about cancer-related issues such as late effects), a 15-item Self-Management Skills scale (focused on skills an adolescent needs to acquire to manage their own health care), and a 12-item Expectations scale (about the nature of adult LTFU care). Our study provides preliminary evidence about the reliability and validity of these new scales (e.g. Person Separation Index ≥ 0.81; Cronbach's α ≥ 0.81; test-retest reliability ≥ 0.85). CONCLUSION: There is limited knowledge about the transition experience of childhood cancer survivors. These scales can be used to investigate barriers survivors face in the process of transition from paediatric to adult care.
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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 | 0,008 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».