Measuring the quality of dying and death in advanced cancer: Item characteristics and factor structure of the Quality of Dying and Death Questionnaire
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».