Validation of a 15‐item Care‐related Regret Coping Scale for Health‐care Professionals (RCS‐HCP)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Coping with difficult care-related situations is a common challenge for health-care professionals. How these professionals deal with the regrets they may experience following one of the many decisions and interventions they must make every day can have an impact on their own health and quality of life, and also on their patient care practices. To identify professionals most at need for extra support, development and validation of a tool measuring coping style are needed. METHODS: We performed a survey of physicians and nurses of a French-speaking University hospital; 469 health-care professionals responded to the survey, and 175 responded to the same survey one-month later. Regret was assessed with the regret coping scale developed for this study, self-report questions on the frequency of regretted situations and the intensity of regret. Construct validity was assessed using measures of health-care professionals' quality of life (including job and life satisfaction, and self-reported health) as well as sleep problems and depression. RESULTS: Based on factor analysis and item response analysis, the initial 31-item scale was shortened to 15 items, which measured three types of strategies: problem-focused strategies (i.e., trying to find solutions, talking to colleagues) and two types of emotion-focused strategies, A (i.e., self-blame, rumination) and B (e.g., acceptance, emotional distance). All subscales showed high internal consistency (α >0.85). Overall, as expected, problem-focused and emotion-focused B strategies correlated with higher quality of life, fewer sleep problems and less depression, and emotion-focused A strategies showed the opposite pattern. CONCLUSIONS: The regret coping scale (RCS-HCP) is a valid and reliable measure of coping abilities of hospital-based health-care professionals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».