Psychometric evaluation of a multi‐dimensional measure of satisfaction with behavioral interventions
Notice bibliographique
Résumé
Treatment satisfaction is recognized as an essential aspect in the evaluation of an intervention's effectiveness, but there is no measure that provides for its comprehensive assessment with regard to behavioral interventions. Informed by a conceptualization generated from a literature review, we developed a measure that covers several domains of satisfaction with behavioral interventions. In this paper, we briefly review its conceptualization and describe the Multi-Dimensional Treatment Satisfaction Measure (MDTSM) subscales. Satisfaction refers to the appraisal of the treatment's process and outcome attributes. The MDTSM has 11 subscales assessing treatment process and outcome attributes: treatment components' suitability and utility, attitude toward treatment, desire for continued treatment use, therapist competence and interpersonal style, format and dose, perceived benefits of the health problem and everyday functioning, discomfort, and attribution of outcomes to treatment. The MDTSM was completed by persons (N = 213) in the intervention group in a large trial of a multi-component behavioral intervention for insomnia within 1 week following treatment completion. The MDTSM's subscales demonstrated internal consistency reliability (α: .65 - .93) and validity (correlated with self-reported adherence and perceived insomnia severity at post-test). The MDTSM subscales can be used to assess satisfaction with behavioral interventions and point to aspects of treatments that are viewed favorably or unfavorably.
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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 | 0,016 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».