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Enregistrement W2180319887 · doi:10.1002/acr.22807

Validation of the Self‐Efficacy for Managing Chronic Disease Scale: A Scleroderma Patient‐Centered Intervention Network Cohort Study

2015· article· en· W2180319887 sur OpenAlexafffundabout
Kira E. Riehm, Linda Kwakkenbos, Marie‐Eve Carrier, Susan J. Bartlett, Vanessa L. Malcarne, Luc Mouthon, Warren R. Nielson, Serge Poiraudeau, Karen Nielsen, Murray Baron, Tracy Frech, Marie Hudson, Janet Pope, Maureen Sauvé, María E. Suarez‐Almazor, Fredrick M. Wigley, Brett D. Thombs

Notice bibliographique

RevueArthritis Care & Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Sclerosis and Related Diseases
Établissements canadiensWestern UniversityMultiple Sclerosis Society of CanadaMcGill UniversitySt Joseph's Health CareJewish General HospitalLawson Health Research Institute
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesCanadian Institutes of Health ResearchU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésCronbach's alphaMedicineConvergent validityConfirmatory factor analysisPhysical therapyCohortScale (ratio)PsychometricsClinical psychologyStructural equation modelingInternal medicineInternal consistencyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OpenAlex consigne un résumé pour ce travail, mais il n'a pas pu être récupéré à l'instant.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil0,384

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations43
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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