Adaptation transculturelle et tests psychométriques d’outils de mesure de l’efficacité personnelle et de l’adhésion thérapeutique pour une population d’adolescents diabétiques de type 1 français
Notice bibliographique
Résumé
Introduction : many structured educational programs, using the concept of self-efficacy, have been studied in English-speaking countries. Background : tools were developed in English to assess this concept along with treatment adherence. However, there seems to be no French version of these tools in scientific literature. Aim : to adapt the tools to the French language and to test the psychometric properties of the Self-Efficacy for Diabetes Self-Management (SEDM) and the Diabetes Self-Management Profile (DSMP). Methods : a cross-cultural adaptation of the SEDM and DSMP in French was performed. The psychometric properties were tested in a pilot study that took place between January 1st and December 31st, 2015. Results : Cronbach’s alpha coefficient of SEDM in French was 0.84, test-retest reliability 0.80 and sensitivity to change was moderate. The Cronbach’s alpha and sensitivity to change of the French DSMP were low, and the test-retest was 0.71. Discussion and conclusions : the first results of the psychometric properties of French SEDM were rather encouraging. The use of the French version of DSMP seems compromised in terms of psychometric properties and the opinion of the participants.
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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 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,000 |
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 ».