Assessing Patient Attitudes to Computerized Screening in Primary Care: Psychometric Properties of the Computerized Lifestyle Assessment Scale
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Computer-based health-risk assessments are electronic surveys which can be completed by patients privately, for example during their waiting time in a clinic, generating a risk report for the clinician and a recommendation sheet for the patient at the point of care. Despite increasing popularity of such computer-based health-risk assessments, patient attitudes toward such tools are rarely evaluated by reliable and valid scales. The lack of psychometric appraisal of appropriate scales is an obstacle to advancing the field. OBJECTIVE: This study evaluated the psychometric properties of a 14-item Computerized Lifestyle Assessment Scale (CLAS). METHODS: Out of 212 female patients receiving the study information at a family practice clinic, 202 completed a paper questionnaire, for a response rate of 97.6%. After 2 weeks, 52 patients completed the scale a second time. RESULTS: Principal component analysis revealed that CLAS is a multidimensional scale consisting of four subscales (factors): (1) BENEFITS: patient-perceived benefits toward the quality of medical consultation and means of achieving them, (2) Privacy-Barrier: concerns about information privacy, (3) Interaction-Barrier: concerns about potential interference in their interaction with the physician, and (4) Interest: patient interest in computer-assisted health assessments. Each subscale had good internal consistency reliability ranging from .50 (2-item scale) to .85 (6-item scale). The study also provided evidence of scale stability over time with intraclass correlation coefficients of .91, .82, .86, and .67 for the four subscales, respectively. Construct validity was supported by concurrent hypotheses testing. CONCLUSIONS: The CLAS is a promising approach for evaluating patients' attitudes toward computer-based health-risk assessments.
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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 | 0,006 | 0,025 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».