Reliability and Validity of the Evidence-Based Practice Confidence (EPIC) Scale
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The reliability, minimal detectable change (MDC), and construct validity of the evidence-based practice confidence (EPIC) scale were evaluated among physical therapists (PTs) in clinical practice. METHODS: A longitudinal mail survey was conducted. Internal consistency and test-retest reliability were estimated using Cronbach's alpha and the intraclass correlation coefficient (ICC), respectively. The ICC was used to compute the MDC. We evaluated construct validity by testing hypotheses that EPIC scores would be positively associated with education level and frequency of searching, reading, and using research literature in clinical decision making. RESULTS: At baseline, 275 PTs completed the EPIC scale and validity questionnaire and 187 completed the scale at retest (mean retest interval = 16 days). Internal consistency was 0.89 (95% confidence interval 0.86 to 0.91; N = 275). The ICC for test-retest reliability was 0.89 (95% confidence interval 0.85 to 0.91; N = 187). The MDC95 was 4.1 percentage points meaning that a change in an individual's score must be greater than 4.1 percentage points to exceed the limits of measurement error. The mean EPIC score was significantly higher among PTs holding a Masters or doctoral degree compared to those holding a bachelor's degree or diploma, and among PTs reporting searching online, reading, and using the research literature in clinical decision making 6 or more times compared to 0 to 5 times in a typical month. DISCUSSION: Results provide evidence of excellent test-retest reliability and acceptable construct validity and minimal measurement error on repeated administration of the EPIC scale. The scale is recommended for use among PTs in clinical practice. Validation of the EPIC scale in other health professional groups is warranted.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».