Development and psychometric testing of the 5Senses screening tool for long-term care: a study protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: As adults age, their senses tend to decline and a large portion of those most affected by sensory decline reside in long-term care. At present, the creation of a sense-sensitive environment in long-term care is a difficult task as there is minimal evidence or tools available to guide this process. The 5Senses screening tool was developed to measure the sense-sensitivity of a particular environment, with a focus on long-term care. The purpose of this paper is to describe a study protocol to assess the psychometric properties of the newly developed 5Senses screening tool. METHODS AND ANALYSIS: We will conduct a psychometric evaluation of the 5Senses screening tool in long-term care based on the Standards for Educational and Psychological Testing Framework. In phase I, we will seek input from international content experts (n=20) to assess the content validity of all sections of the tool. In phase II, we will invite auditors (n=3-9), residents (n=3-9) and staff (n=3-9) to partake in think-aloud sessions to assess response process validity. In phase III, we will conduct field testing of the revised 5Senses screening tool with auditors (n=100), residents (n=100) and staff (n=100) to evaluate additional measures including acceptability, inter-rater reliability, internal structure validity and internal consistency reliability, where possible. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethical approval was obtained from the University of Ottawa Research Ethics Board. Findings will be disseminated through a peer-reviewed manuscript, through a dedicated website, through presentations in long-term care communities and through presentations at research conferences.
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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 | 0,059 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,011 |
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 ».