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Enregistrement W2904276266 · doi:10.1177/0269216318819607

Measuring the quality of dying and death in advanced cancer: Item characteristics and factor structure of the Quality of Dying and Death Questionnaire

2018· article· en· W2904276266 sur OpenAlexafffundabout
Kenneth Mah, Sarah Hales, Isuri Weerakkody, Lucy Liu, Samantha Fernandes, Anne Rydall, Sigrun Vehling, Camilla Zimmermann, Gary Rodin

Notice bibliographique

RevuePalliative Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicinePalliative careConfirmatory factor analysisExploratory factor analysisPsychosocialPsychological interventionCancerQuality of life (healthcare)GerontologyCronbach's alphaFamily medicineClinical psychologyPsychometricsPsychiatryStructural equation modelingNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Ensuring a good death in individuals with advanced disease is a fundamental goal of palliative care. However, the lack of a validated patient-centered measure of quality of dying and death in advanced cancer has limited quality assessments of palliative-care interventions and outcomes. Aim: To examine item characteristics and the factor structure of the Quality of Dying and Death Questionnaire in advanced cancer. Design: Cross-sectional study with pooled samples. Setting/participants: Caregivers of deceased advanced-cancer patients ( N = 602; mean ages = 56.39–62.23 years), pooled from three studies involving urban hospitals, a hospice, and a community care access center in Ontario, Canada, completed the Quality of Dying and Death Questionnaire 8–10 months after patient death. Results: Psychosocial and practical item ratings demonstrated negative skewness, suggesting positive perceptions; ratings of symptoms and function were poorer. Of four models evaluated using confirmatory factor analyses, a 20-item, four-factor model, derived through exploratory factor analysis and comprising Symptoms and Functioning, Preparation for Death, Spiritual Activities, and Acceptance of Dying, demonstrated good fit and internally consistent factors (Cronbach’s α = 0.70–0.83). Multiple regression analyses indicated that quality of dying was most strongly associated with Symptoms and Functioning and that quality of death was most strongly associated with Preparation for Death ( p < 0.001). Conclusion: A new four-factor model best characterized quality of dying and death in advanced cancer as measured by the Quality of Dying and Death Questionnaire. Future research should examine the value of adding a connectedness factor and evaluate the sensitivity of the scale to detect intervention effects across factors.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,444

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,213
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations19
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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