<p>Accountability in patient adherence</p>
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The accountability inherent in the social interaction between a patient and healthcare provider affects patients' motivation to adhere to treatment. To characterize the role of accountability as a tool to improve self-efficacy and self-management and thereby promote patients' adherence to treatment, a measure of accountability is needed. AIMS: To develop and test the validity, reliability, and sensitivity of a new outcome measure designed to assess accountability. METHODS: The accountability measurement tool was developed from the literature, expert consultation, and focus groups. A focus group and three pilot studies were performed both in clinic and through an online crowdsourcing platform. Principal Component Analysis evaluated constructs, and Cronbach's alpha measured internal consistency. Validity was established using convergent and divergent correlations to other validated scales. RESULTS: A total of 292 participants took part in this study. The 12-item accountability scale demonstrated very good internal consistency (Cronbach's α=0.92). Components of the accountability measurement tool correlated with predicted validated measures, including the Treatment Self-Regulation Questionnaire. Divergent validity was established with no significant difference noted between age, sex, race, and education level. CONCLUSION: Future use of this questionnaire will allow for the assessment of the interaction between accountability and adherence to treatment and lead to the development of new interventions to promote better adherence.
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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 | 0,014 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».