Psychometric Evaluation of the Team Member Perspectives of Person-Centered Care (TM-PCC) Survey for Long-Term Care Homes
Notice bibliographique
Résumé
Person-centered care (PCC) is fundamental for providing high-quality care in long-term care homes. This study aimed to evaluate the psychometric properties of an 11-item Team Member Perspectives of Person-Centered Care (TM-PCC) survey, adapted from White and colleagues (2008). In a cross-sectional study, 461 staff from four long-term care homes in Ontario, Canada, completed the TM-PCC. Construct validity and internal consistency of the TM-PCC were examined with a principal component analysis and Cronbach’s alpha coefficient. Findings revealed a three-component structure with factor 1, Supporting Social Relationships; factor 2, Familiarity with Residents’ Preferences; and factor 3, Meaningful Resident⁻Staff Relationships. The TM-PCC, as compared to the original survey, presented with less components (i.e., did not address Resident Autonomy, Personhood, Comfort, Work with Residents, Personal Environment, and Management Structure), yet included one new component (Meaningful Resident⁻Staff Relationships). The TM-PCC has a similar internal consistency (Cronbach’s alpha coefficient 0.82 vs. White et al. 0.74⁻0.91). The TM-PCC can be used to assess PCC from the staff’s perspective in long-term care homes.
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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 | 0,011 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».