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Enregistrement W2770869357 · doi:10.1177/2158244017742952

Instrument Refinement: The Patient’s Perception of Life on Hemodialysis Scale

2017· article· en· W2770869357 sur OpenAlexaff
J. Creina Twomey, Christine Way, Patrick S. Parfrey, David Churchill, Brendan J. Barrett

Notice bibliographique

RevueSAGE Open · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensMcMaster UniversityMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHemodialysisScale (ratio)PsychologyQuality of life (healthcare)PerceptionPsychological interventionClinical psychologyDescriptive statisticsPsychiatryStatisticsPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study is to refine the Patient’s Perception of Hemodialysis Scale and data quality and refine the Patient’s Perception of Life on Hemodialysis Scale (PPHS). Collecting data from a convenient sample ( N = 236), data were collected and a cross-sectional design survey design was used. Item inclusion was based on the item’s theoretical underpinning, examination of data quality, findings from a multi-trait/multi-item correlation matrix, and criteria for item and scale characteristics. Data indicators were close to normal in terms of distribution. High and low statistics suggest that the entire scope of the characteristic being measured were experienced. All criteria related to this examination supported the inclusion/exclusion of remaining items and subscales. Subscales are able to measure the main concepts. Findings from this research have been analyzed, and the PPHS now includes five subscales (36 items) and is deemed a valid indicator of the hemodialysis patients’ perceptions of life. Nephrology nurses will be able to assess the patient’s illness and treatment experience, their perception of formal social supports, adjustment to life on hemodialysis, and design interventions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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