Evaluation of a Patient Experience Tool in Dietetic Practice: Validation and Clinical Usage of the Assessment of Registered Dietitian Care Survey (ARCS)
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The study aim was to evaluate a patient experience survey, the Assessment of Registered Dietitian Care Survey (ARCS), that is aligned with a nutrition counselling approach (NCA) and evidence-based chronic disease care for use in outpatient registered dietitian (RD) practice. Methods: Criterion and construct validity were examined using Pearson correlation coefficients and principal components analyses, respectively. Reliability was examined using Pearson correlations and Cronbach’s α. Acceptability was evaluated by survey response rate and readability. Kruskall–Wallis test was used to detect differences between RD scores. Results: A total of 479 survey packages were returned (46% response rate). Criterion validity indices were high (r = 0.91 and 0.94, P < 0.001) between Patient Assessment of Chronic Illness Care (PACIC) and NCA subscales, respectively, and lower with overall patient satisfaction (r = 0.63–0.65, P < 0.001). Construct validity revealed 2 factors for PACIC and NCA subscales. There was high internal reliability for the PACIC, 5As, and NCA (Cronbach’s α > 0.7) and test–retest reliability showed an adequate consistency over time (r = 0.70, P < 0.05). The tool was able to detect differences in scores between RDs (P < 0.05). Conclusions: More research is warranted to explore ceiling effects and sensitivity to intervention in similar practice settings. The NCA subscale has acceptable reliability and validity to measure patient experience of RD care.
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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 | 0,021 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».