How adults with cardiac conditions in Singapore understand the Patient Activation Measure (PAM-13) items: a cognitive interviewing study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Validation studies of the PAM-13 have found differences in scale performance, suggesting that health beliefs embedded in different cultures and/or self-management needs of different client groups influence how people respond to the items. The purpose of this study was to examine how adults with cardiac conditions in Singapore interpreted and responded to the PAM-13, to investigate possible reasons for differences in responses and to propose solutions to overcome them. METHODS: We conducted retrospective cognitive interviews with 13 participants in an out-patient heart center. Interviews were transcribed and analyzed based on the framework approach to qualitative analysis. The four stages from Tourangeau's cognitive model were used as a framework to index the data from each item. RESULTS: There was variation in comprehension of questions leading to variation in responses. Comprehension issues were due to terms perceived by participants to be vague and the use of English terms uncommon in Singapore. Cultural influences impacted decision processes and problems with response processes of the self-rating Likert scale surfaced. CONCLUSIONS: This study reinforces the need to culturally adapt the tool, even when language translation is not necessary. Providing Likert scales with a larger number of may widen the relevance of PAM-13 in Singapore. Implications for rehabilitation Need to culturally adapt assessment tool, even when language translation is not necessary. Consider using Likert scales with a larger number of categories when using in Asian countries such as Singapore. Caution must be taken when using PAM-13 levels to decide interventions for each individual.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».