Measuring the Experience and Perception of Suffering
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: assess psychometric properties of scales developed to assess experience and perception of physical, psychological, and existential suffering in older individuals. DESIGN AND METHODS: scales were administered to 3 populations of older persons and/or their family caregivers: individuals with Alzheimer's disease (AD) and their family caregivers (N = 105 dyads), married couples in whom 1 partner had osteoarthritis (N = 53 dyads), and African American and Hispanic caregivers of care recipients with AD (N = 121). Care recipients rated their own suffering, whereas caregivers provided ratings of perceived suffering of their respective care recipients. In addition, quality of life, health, and functional status data were collected from all respondents via structured in-person interviews. RESULTS: three scales showed high levels of internal consistency, test-retest reliability, and convergent and discriminant validity. The scales were able to discriminate differences in suffering as a function of type of disease, demonstrated high intra-person correlations and moderately high inter-person correlations and exhibited predicted patterns of association between each type of suffering and indicators of quality of life, health status, and caregiver outcomes of depression and burden. IMPLICATIONS: suffering is an important but understudied domain. This article provides valuable tools for assessing the experience and perception of suffering in humans.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».