Psychometric Development of the Iceland-Family Perceived Support Questionnaire (ICE-FPSQ)
Notice bibliographique
Résumé
Valid and reliable instruments are needed to measure how family members perceive support from nurses when a family member is experiencing serious illness. The purpose of this article is to describe the development and psychometric testing of a new instrument, the Iceland-Family Perceived Support Questionnaire (ICE-FPSQ). The concepts in the original version of the ICE-FPSQ (suggesting 24 items and 4 categories) were developed from the Calgary Family Intervention Model. In the first phase of the instrument construction, 179 family members answered the original ICE-FPSQ, and 236 answered the questionnaire in the second phase of testing. Principal Component Analysis (PCA) reduced the original questionnaire to 21 items. Cronbach's α = .959 explained 68% of the total variance, with three factors emerging: (a) emotional support (α = .925), (b) recognition of families' strengths (α = .926), and (c) cognitive support (α = .841). Confirmatory Factor Analyses (CFA) resulted in a final version of the questionnaire containing 14 items with total alpha of .961 and two factors: (a) cognitive support (α = .881) and (b) emotional support (α = .952). The instrument measures family's perceptions of support provided by nurses and will be helpful in examining the usefulness of family nursing interventions.
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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 | 0,017 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».