Behaviors in Advance Care Planning and ACtions Survey (BACPACS): development and validation part 1
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although advance care planning (ACP) is fairly well understood, significant barriers to patient participation remain. As a result, tools to assess patient behaviour are required. The objective of this study was to improve the measurement of patient engagement in ACP by detecting existing survey design issues and establishing content and response process validity for a new survey entitled Behaviours in Advance Care Planning and ACtions Survey (BACPACS). METHODS: We based our new tool on that of an existing ACP engagement survey. Initial item reduction was carried out using behavior change theories by content and design experts to help reduce response burden and clarify questions. Thirty-two patients with chronic diseases (cancer, heart failure or renal failure) were recruited for the think aloud cognitive interviewing with the new, shortened survey evaluating patient engagement with ACP. Of these, n = 27 had data eligible for analysis (n = 8 in round 1 and n = 19 in rounds 2 and 3). Interviews were audio-recorded and analyzed using the constant comparison method. Three reviewers independently listened to the interviews, summarized findings and discussed discrepancies until consensus was achieved. RESULTS: Item reduction from key content expert review and conversation analysis helped decrease number of items from 116 in the original ACP Engagement Survey to 24-38 in the new BACPACS depending on branching of responses. For the think aloud study, three rounds of interviews were needed until saturation for patient clarity was achieved. The understanding of ACP as a construct, survey response options, instructions and terminology pertaining to patient engagement in ACP warranted further clarification. CONCLUSIONS: Conversation analysis, content expert review and think aloud cognitive interviewing were useful in refining the new survey instrument entitled BACPACS. We found evidence for both content and response process validity for this new tool.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».