Adaptación y validación al español del cuestionario 4CornerSAT para la medida de la satisfacción profesional del personal médico de atención especializada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Satisfaction of physicians is a concern in the healthcare sector, and it requires a multi-dimensional questionnaire in Spanish which studies their high-order needs. The objectives of this study are to adapt the 4CornerSAT Questionnaire to measure career satisfaction of physicians and to evaluate its validity in our context. METHOD: The 4CornerSAT Questionnaire was adapted into Spanish, validating it among physicians of hospitals in Andalusia, Spain. A confirmatory factor analysis (CFA) was performed to corroborate the a priori model, and it was evaluated the internal consistency and the construct validity through the Cronbach's alpha and the correlation between the scale and the global item, respectively. RESULTS: The adapted questionnaire was administrated to 121 specialist physicians. The CFA corroborated the four dimensions of the questionnaire (χ2=114.64, df=94, p<0.07; χ2/df=1.22; RMSEA=0.04). The internal consistency obtained an α=0.92 and the correlation between the summed scale and the global item verified the construct validity (r=0.77; p<0.001). CONCLUSIONS: The 4CornerSAT questionnaire was adapted to Spanish, identifying an adequate construct validity and internal consistency.
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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 | 0,015 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».