Development and preliminary validation of the Scleroderma Support Group Leader Self-efficacy Scale
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Support groups are an important resource for people living with systemic sclerosis (SSc; scleroderma). Peer support group leaders play an important role in the success and sustainability of SSc support groups, but face challenges that include a lack of formal training. An SSc support group leader training program could improve leader self-efficacy to carry out important leadership tasks, including the management of group dynamics. However, no measures exist to assess self-efficacy among SSc support group leaders. The objective of this study was to develop and provide preliminary evidence on the reliability and validity of the Scleroderma Support Group Leader Self-efficacy Scale (SSGLSS). The SSGLSS was administered to two sets of SSc support group leaders from North America, Europe, and Australia. Study 1 participants (n = 102) completed the SSGLSS only. Study 2 participants (n = 55) completed the SSGLSS and the Oldenburg Burnout Inventory (OLBI). For both studies, we evaluated internal consistency reliability using Cronbach's coefficient alpha. Convergent validity was assessed in Study 2 using Pearson correlations of the SSGLSS with the OLBI exhaustion and disengagement subscales. Cronbach's alpha was 0.96 in Study 1 and 0.95 in Study 2. Consistent with our hypotheses, there was a small negative correlation between SSGLSS scores and the OLBI exhaustion subscale (r = -0.25, p<0.01) and a moderate negative correlation between SSGLSS scores and the disengagement subscale (r = -0.38, p<0.01). These results suggest that the SSGLSS is a reliable and valid measure of self-efficacy for carrying out support group leadership tasks.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle