Exploratory factor analysis and reliability of the Primary Health Care Engagement (PHCE) Scale in rural and remote nurses: findings from a national survey
Notice bibliographique
Résumé
Aim The study purpose was to provide evidence of validity for the Primary Health Care Engagement (PHCE) Scale, based on exploratory factor analysis and reliability findings from a large national survey of regulated nurses residing and working in rural and remote Canadian communities. BACKGROUND: There are currently no published provider-level instruments to adequately assess delivery of community-based primary health care, relevant to ongoing primary health care (PHC) reform strategies across Canada and elsewhere. The PHCE Scale reflects a contemporary approach that emphasizes community-oriented and community-based elements of PHC delivery. METHODS: Data from the pan-Canadian Nursing Practice in Rural and Remote Canada II (RRNII) survey were used to conduct an exploratory factor analysis and evaluate the internal consistency reliability of the final PHCE Scale. Findings The RRNII survey sample included 1587 registered nurses, nurse practitioners, licensed practical nurses, and registered psychiatric nurses residing and working in rural and remote Canada. Exploratory factor analysis identified an eight-factor structure across 28 items overall, and good internal consistency reliability was indicated by an α estimate of 0.89 for the final scale. The final 28-item PHCE Scale includes three of four elements in a contemporary approach to PHC (accessibility/availability, community participation, and intersectoral team) and most community-oriented/based elements of PHC (interdisciplinary collaboration, person-centred, continuity, population orientation, and quality improvement). We recommend additional psychometric testing in a range of health care providers and settings, as the PHCE Scale shows promise as a tool for health care planners and researchers to test interventions and track progress in primary health care reform.
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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 | 0,013 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».