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Enregistrement W2809882574 · doi:10.1093/qjmed/hcw127.027

P091 <break /> Development of a disease knowledge questionnaire for patients with interstitial lung disease

2016· article· en· W2809882574 sur OpenAlexaff
Julie Morisset, Bruno‐Pierre Dubé, Kaïssa de Boer, Robert Brownell, Kerri A. Johannson, Jean Bourbeau, Harold R. Collard

Notice bibliographique

RevueQJM · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInterstitial Lung Diseases and Idiopathic Pulmonary Fibrosis
Établissements canadiensMcGill University Health CentreUniversity of CalgaryUniversity of OttawaCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterstitial lung diseaseDiseaseMedicineLungLung diseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Disease education plays an important role in the comprehensive care of patients with interstitial lung disease (ILD). No tool has been developed to assess disease knowledge in these patients. Aim: To develop a bilingual (French and English), reliable and easy to use questionnaire assessing disease knowledge in patients with ILD. Methods: An initial questionnaire of 40 potential items was generated after a comprehensive literature review. Twenty content experts qualitatively and quantitatively reviewed each item for inclusion in the final questionnaire. Initially developed in French, it was translated to English using the forward and backward translation method. The questionnaire was pre-tested in 20 ILD patients of each language to assess for the readability and clarity of the questions. Forty additional patients (20 French, 20 English) completed the questionnaire twice to determine its internal consistency and test-retest reliability. Results: The final questionnaire included 18 items rated as essential by experts (content validity ratio = p < 0.05). Internal consistency of the questionnaire was satisfactory, with Cronbach’s alphas of 0.76 in French and 0.77 in English. Test-retest reliability using the intraclass correlation coefficient was 0.91 in French and 0.74 in English.

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)0,000
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 enseignants0,410
Score d'incertitude au seuil0,536

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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