Development and validation of the Japanese version of Primary Care Assessment Tool
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tools for assessing quality of primary care from patient experience have never previously existed in Japan. OBJECTIVE: The aim of this study was to develop the Japanese version of Primary Care Assessment Tool (JPCAT) and to examine the validity of this tool in the assessment of the quality of primary care from patient experience in Japan. METHODS: We used a cross-sectional mail survey to test the validity and reliability of JPCAT. The questionnaire was sent to 1100 residents, 40-75 years of age, who were randomly selected from a basic resident register in Kita City, Tokyo, Japan. We examined internal consistency included Cronbach's alpha, exploratory factor analysis, multi-trait analysis and correlation between overall user satisfaction scores and JPCAT total scores. RESULTS: The tool was developed using responses from 204 residents, out of a total of 402 participants in the survey (50.7%), who had the usual sources of care. A 29-item JPCAT was constructed to include six multi-item subscales, representing each of the five primary care principles (first contact, longitudinality, comprehensiveness, coordination and community orientation). All of the multi-item scales achieved good internal consistency, item-total correlations and construct validity. The overall Cronbach's alpha coefficient was 0.90. The Spearman correlation coefficient between the JPCAT total score and the overall user satisfaction was 0.58. Scaling assumptions tests were well satisfied. The full range of possible scores was observed for all scales except the longitudinality domain. CONCLUSIONS: We developed JPCAT and examined its validity and reliability in assessing the core principles of primary care in Japan. This tool could be used for health service research in primary care.
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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 | 0,013 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».