Psychometric properties of the interRAI subjective quality of life Instrument for mental health
Notice bibliographique
Résumé
A new Subjective Quality of Life (SQoL) Instrument for inpatient and community mental health settings was developed by the interRAI research collaborative to support evaluation of quality in mental health settings from the person’s perspective. Ratings of SQoL provide important information about the quality of service and patient experience with the care they receive. This information can help staff to improve approaches to each person’s plan of care in a manner that is meaningful to the individual. This study examined the reliability of the SQoL-MH. 83 inpatients from several clinical departments in a mental health center in South Western Ontario, Canada were randomly assigned to either be interviewed or complete the assessment on his or her own. Reliability was tested using Cronbach’s Alpha. A preliminary factor analysis points to four SQoL-MH subscales with very good internal consistency, ranging from 0.83 to 0.90. Once finalized, the Subjective Quality of Life instrument will be integral to the interRAI suite of instruments used to assess persons with mental health needs. A reliable and valid SQoL-MH instrument will allow mental health service providers to shape or modify care environments in order to enhance quality of life. In addition, the SQoL-MH instrument could also benefit advocacy groups who use reports on quality of life to influence social policy development and funding decisions.
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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 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 ».