A tool for assessing continuity of care across care levels: an extended psychometric validation of the CCAENA questionnaire
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The CCAENA questionnaire was developed to assess care continuity across levels from the patients' perspective. The aim is to provide additional evidence on the psychometric properties of the scales of this questionnaire. METHODS: Cross-sectional study by means of a survey of a random sample of 1500 patients attended in primary and secondary care in three health care areas of the Catalan health care system. Data were collected in 2010 using the CCAENA questionnaire. To assess psychometric properties, an exploratory factor analysis was performed (construct validity) and the item-rest correlations and Cronbach's alpha were calculated (internal consistency). Spearman correlation coefficients were calculated (multidimensionality) and the ability to discriminate between groups was tested. RESULTS: The factor analysis resulted in 21 items grouped into three factors: patient-primary care provider relationship, patient-secondary care provider relationship and continuity across care levels. Cronbach's alpha indicated good internal consistency (0.97, 0.93, 0.80) and the correlation coefficients indicated that dimensions can be interpreted as separated scales. Scales discriminated patients according to health care area, age and educational level. CONCLUSION: The CCAENA questionnaire has proved to be a valid and reliable tool for measuring patients' perceptions of continuity. Providers and researchers could apply the questionnaire to identify areas for health care improvement.
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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 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».