Validation of the Self‐Efficacy for Managing Chronic Disease Scale: A Scleroderma Patient‐Centered Intervention Network Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Self-management programs for patients with chronic illnesses, including rheumatic diseases, seek to enhance self-efficacy for performing health management behaviors. No measure of self-efficacy has been validated for patients with systemic sclerosis (SSc; scleroderma). The objective of this study was to assess the validity and internal consistency reliability of the Self-Efficacy for Managing Chronic Disease (SEMCD) scale in SSc. METHODS: English-speaking SSc patients enrolled in the Scleroderma Patient-centered Intervention Network Cohort who completed the SEMCD scale at their baseline assessment between March 2014 and June 2015 were included. Patients were enrolled from 21 sites in Canada, the US, and the UK. Confirmatory factor analysis (CFA) was used to evaluate the factor structure of the SEMCD scale. Cronbach's alpha was calculated to assess internal consistency reliability. Hypotheses on the direction and magnitude of Pearson's correlations with psychological and physical outcome measures were formulated and tested to examine convergent validity. RESULTS: A total of 553 patients were included. CFA supported the single-factor structure of the SEMCD scale (Tucker Lewis Index = 0.99, comparative fit index = 0.99, root mean square error of approximation = 0.10). Internal consistency was high (α = 0.93), and correlations with measures of psychological and physical functioning were moderate to large (|r| = 0.48-0.67, P < 0.001), confirming study hypotheses. CONCLUSION: Scores from the SEMCD scale are valid for measuring self-efficacy in patients with SSc, and results support using the scale as an outcome measure to evaluate the effectiveness of self-management programs in SSc.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».