Psychometric evaluation of Life Attitude Profile Scale-Revised in Patients with Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Background and Aim Increasing life expectancy and improving the quality of life of patients with cancer is one of the health priorities. The attitude towards life is one of the most important effective factors. The objective of present study was psychometric evaluation of revised life attitude scale in cancer patients undergoing chemotherapy. Materials and Methods This was a methodological study. 138 patients with cancer patients undergoing chemotherapy have been selected by simple random sampling. First, the scale was translated to Persian. Internal consistency was estimated using Cronbach's coefficient alpha. The validity was determined by constructed validity using exploratory factor analysis exploratory, content validity (by calculating content validity index and content validity ratio) and also face validity. Results Results of factor analysis showed six essential factors as the basis of Persian life attitude profile-revised scale. The first factor (goals) explained the main portion of variance of scale’s questions. The index of Kaiser-Meyer-Olkin showed the adequacy of sample size. (0.601). Content validity index was 0.79-0.85. The content validity ratio for the above choices of scale was equal to +0.99 (p . - Reker G T and Peacock E J (1981) The Life Attitude Profile (LAP): A multidimensional instrument for assessing attitudes toward life. Canadian Journal of Behavioural Science/Revue canadienne des sciences du comportement. 13 (3) 264. - Thompson P. The relationship of fatigue and meaning in life in breast cancer survivors. In: The relationship of fatigue and meaning in life in breast cancer survivors. Oncology nursing forum. Year P: 653-60. - Tomich P L and Helgeson V S (2002) Five years later: a cross]sectional comparison of breast cancer survivors with healthy women. Psycho]oncology. 11 (2) 154-69. - Yaghmaie F (2009) Content validity and its estimation. Journal of Medical Education. 3 (1) 25-7
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».