Development and preliminary validation of the Scleroderma Support Group Leader Self-efficacy Scale
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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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 | 0,014 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».