Psychometric evaluation of the anticipatory grief scale in a sample of family caregivers in the context of palliative care
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In palliative care, family caregivers are often faced with experiences of grief in anticipation of the loss of a close person. An instrument designed to measure this form of grief is the Anticipatory Grief Scale, which includes 27 items and has been used in several studies in various contexts. However, the instrument has not been validated. AIM: The aim was to evaluate the psychometric properties, focusing on the factor structure, of the Anticipatory Grief Scale in a sample of family caregivers in palliative care. METHODS: The study had a cross-sectional design. Data were collected from an intervention study in palliative home care that took place between 2013 and 2014. In total, 270 family caregivers in palliative care completed a baseline questionnaire, including the Anticipatory Grief Scale. The factor structure of the scale was evaluated using exploratory factor analysis. RESULTS: The initial factor analysis suggested a four-factor solution, but, due to weak communalities, extensive crossloadings, and item inconsistencies, the model was problematic. Further analysis supported that the scale should be reduced to 13 items and two factors. The two subscales captured the behavioral and emotional reactions of grief in family caregivers in palliative care and were named Behavioral reactions and Emotional reactions. This modified version will hereafter be named AGS-13. CONCLUSIONS: This validation study of the Anticipatory Grief Scale resulted in a revised two-factor model, AGS-13, that appears to be promising for use in palliative care but needs to be tested further.
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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 | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».