Development and initial psychometric validation of the advisor experience survey.
Notice bibliographique
Résumé
220 Background: Patient, family and public engagement builds strong, sustainable partnerships benefitting the planning, delivery and evaluation of health services. With growing international evidence and increased organizational investment supporting this type of engagement, evaluating the experience of these individuals is essential to ensuring meaningful participation and value. This study describes the development and psychometric properties of the Advisor Experience Survey in order to assess on-going patient, family and public advisor engagement at the system-level. Methods: The development and psychometric validation consisted of five steps: 1) literature review to identify relevant engagement experience items; 2) modified Delphi process where relevant engagement experience items were rated by experts; 3) cognitive interviews to ensure that items were clear and understandable; 4) pilot of survey; and 5) exploratory and confirmatory factor analysis (EFA; CFA) to determine construct validity. Results: The 13-item survey was disseminated to eligible patient, family and public advisors between April and September 2016 using FluidSurveys. All items were rated on a 5-point Likert scale. A total of 126 responses were included in the EFA and CFA. The final confirmatory solution consists of 3-factors (Support and Resources, Engagement Opportunities and Engagement Experience), including 9-items (X2= 31.4, df = 24; AGFI = 0.92; CFI = 0.99; SRMR = 0.02 and RMSEA = 0.05; 95% C.I. = 0.00-0.09). The 3-factor solution explains a total of 92% of the variance of the advisor engagement experience. Conclusions: The 3-factor Advisor Experience Survey with 9-items is acceptable for measuring the patient, family and public advisor engagement experience as it demonstrates good internal consistency and construct reliability. Cancer Care Ontario utilizes the 3-factor solution to report patient, family and advisor engagement experience at the system-level on a quarterly basis.
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 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 | 0,026 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».