Translation and validation of the Dutch version of the Effective Consumer Scale (EC-17)
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The Effective Consumer Scale (EC-17) measures the skills of musculoskeletal patients in managing their own healthcare. The objectives of this study were to translate the EC-17 into Dutch and to further evaluate its psychometric properties. METHODS: The EC-17 was translated and cognitively pretested following cross-cultural adaptation guidelines. Two hundred and thirty-eight outpatients (52 % response rate) with osteoarthritis or fibromyalgia completed the EC-17 along with other validated measures. Three weeks later, 101 patients completed the EC-17 again. RESULTS: Confirmatory factor analysis supported the unidimensional structure of the scale. The items adequately fit the Rasch model and only one item demonstrated differential item functioning. Person reliability was high (0.92), but item difficulty levels tended to cluster around the middle of the scale, and measurement precision was highest for moderate and lower levels of skills. The scale demonstrated adequate test-retest reliability (ICC = 0.71), and correlations with other measures were largely as expected. CONCLUSION: The results supported the validity and reliability of the Dutch version of the EC-17, but suggest that the scale is best targeted at patients with relatively low levels of skills. Future studies should further examine its sensitivity to change in a clinical trial specifically aimed at improving effective consumer skills.
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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 | 0,009 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».