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Enregistrement W2789054649 · doi:10.1186/s12877-018-0708-4

Construct validity of the Dining Environment Audit Protocol: a secondary data analysis of the Making Most of Mealtimes (M3) study

2018· article· en· W2789054649 sur OpenAlexafffund
Sabrina Iuglio, Heather Keller, Habib Chaudhury, Susan E. Slaughter, Christina Lengyel, Jill Morrison, Véronique Boscart, Natalie Carrier

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversité de MonctonSimon Fraser UniversityUniversity of ManitobaUniversity of AlbertaConestoga CollegeResearch Institute for AgingUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesInstitute of Nutrition, Metabolism and DiabetesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésChecklistSummative assessmentProtocol (science)MedicineScale (ratio)Construct validityAuditConstruct (python library)Applied psychologyGerontologyFormative assessmentPsychologyPsychometricsClinical psychologyComputer sciencePathologyCartographyAlternative medicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Research has demonstrated the importance of physical environments at mealtimes for residents in long term care (LTC). However, a lack of a standardized measurement to assess physical dining environments has resulted in inconsistent research with potentially invalid and unreliable conclusions. The development of a standardized, construct valid instrument that assesses dining rooms is imperative to systematically examine physical environments in LTC. The purpose of this study was to determine the construct validity of the new Dining Environment Audit Protocol (DEAP) tool. METHODS: Secondary data collected from the Making Most of Mealtimes (M3) study was used for this analysis. Data were collected in 32 long term care homes, which included 82 dining rooms and 639 residents. A variety of resident and dining room level constructs were compared to the summative scales found on the DEAP using Spearman correlations and Student t-tests. A regression analysis identified individual characteristics assessed with DEAP that were associated with the summative scales of homelikeness and functionality. RESULTS: Regression analysis (p < 0.05) identified that the DEAP homelikeness scale was positively associated with a view of the garden/green space, presence of a clock and a posted menu. The functionality scale was positively associated with number of chairs and lighting, while negatively associated with furniture with rounded edges and clutter. Additionally, the functionality scale was positively associated (p < 0.05) with the Mealtime Scan physical scale (ρ = 0.52), the dining room Mealtime-Relational Care Checklist (M-RCC) (ρ = 0.25), the DEAP total score (ρ = 0.56), and the Mini Nutritional Assessment- Short Form (ρ = 0.26). Homelikeness was positively associated (p < 0.05) with the DEAP total score (ρ = 0.53), staff Person Directed Care score (ρ = 0.49) and the resident Cognitive Performance Scale (t = 2.56), while negatively associated with energy (ρ = -0.26) and protein intake (ρ = -0.24). The homelikeness and functionality scales were also associated with one another (ρ = 0.26). CONCLUSION: The construct validity of the DEAP was supported through significant correlations with a variety of measures that are theoretically related to the homelikeness and functionality of LTC dining rooms. This secondary analysis supports the use of the DEAP in future research to quantify the physical environment of LTC dining rooms. Protocol registered with ClinicalTrials.gov ID: NCT02800291; Registered retrospectively June 7, 2016.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,418

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,147
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, 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

Citations15
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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