Constructing a questionnaire for assessment of awareness and acceptance of diversity in healthcare institutions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To develop a healthcare environment that is congruent with diversity among care providers and care recipients and to eliminate ethnic discrimination, it's important to map out and assess caregivers' awareness and acceptance of diversity. Because of a lack of standardized questionnaires in the Swedish context, this study designed and standardized a questionnaire: the Assessment of Awareness and Acceptance of Diversity in Healthcare Institutions (AAAD, for short). METHOD: The questionnaire was developed in four phases: a comprehensive literature review, face and content validity, construct validity by factor analysis, and a reliability test by internal consistency and stability assessments. RESULTS: Results of different validity and reliability analyses suggest high face, content, and construct validity as well as good reliability in internal consistency (Cronbach's alpha: 0.68 to 0.8) and stability (test-retest: Spearman rank correlation coefficient: 0.60 to 0.76). The result of the factor analysis identified six dimensions in the questionnaire: 1) Attitude toward discrimination, 2) Interaction between staff, 3) Stereotypic attitude toward working with a person with a Swedish background, 4) Attitude toward working with a patient with a different background, 5) Attitude toward communication with persons with different backgrounds, 6) Attitude toward interaction between patients and staff. CONCLUSION: This study introduces a newly developed questionnaire with good reliability and validity values that can assess healthcare workers' awareness and acceptance of diversity in the healthcare environment and healthcare delivery.
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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 | 0,016 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».