Assessment of Interprofessional Team Collaboration Scale (AITCS): Further Testing and Instrument Revision
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
INTRODUCTION: The need to be able to assess collaborative practice in health care teams has been recognized in response to the direction for team-based care in a number of policy documents. The purpose of this study is to report on further refinement of such a measurement instrument, the Assessment of Interprofessional Team Collaboration Scale (AITCS) first published in 2012. To support this refinement, two objectives were set: Objective 1: to determine whether the items from the data collected in 2016 load on the same factors as found for the 2012 version of the 37-item AITCS. Objective 2: to determine whether the items in the subscales of the AITCS could be reduced while retaining psychometric properties similar to those from the earlier versions of the AITCS. METHODS: Initially, the overall data sets of 1002 respondents from two hospitals and four community agencies were analyzed for demographics and scale and subscale mean values, SDs, and mean item scores. After deletion of respondents because of missing data, 967 respondents were available for the first analysis. An exploratory factor analysis was then conducted to determine the factor structure. All respondents with any random missing data were further removed to reduce the data set to 676 responses, followed by a confirmatory factor analysis to find a model fit resulting in an item reduction in the scale. RESULTS: The result was a 23-item AITCS-II for practitioners that retained acceptable levels of reliability and validity within 3 subscales-partnership (8 items), cooperation (8 items), and coordination (7 items). DISCUSSION: The shortened version of the AITCS-II is a valid and reliable instrument that can be used to assess collaboration in health care teams in practice settings.
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.
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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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