Psychometric evaluation of the family caregiver ICU delirium knowledge questionnaire
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Delirium is a common condition in critically ill patients, affecting nearly half of all patients admitted to an intensive care unit (ICU). Family caregivers of critically ill patients can be partners in the early recognition, prevention and management of delirium provided they are aware of the signs/symptoms and appropriate non-pharmacological strategies that might be taken. Valid, reliable instruments that assess family caregiver knowledge are essential so that nurses can prepare family caregivers to be effective partners. The purpose of the current study was to (a) adapt an existing caregiver delirium knowledge questionnaire (CDKQ) for use by nurses to measure a family caregiver's delirium knowledge in the ICU; and (b) examine the psychometric properties and structure of the adapted Caregiver ICU Delirium Knowledge Questionnaire (CIDKQ). METHODS: In this cross-sectional study, a multidisciplinary team developed the 21-item CIDKQ (possible score range: 0-21) and administered it to 158 family caregivers of critically ill patients. Descriptive statistics were examined for all variables. The CIDKQ was analyzed for face validity, content validity, reliability and internal consistency. RESULTS: The mean CIDKQ score was 14.1 (SD: 3.5, range = 2 to 21). Path analysis revealed that a family caregiver's delirium knowledge in the actions and symptoms dimensions had a direct effect on knowledge of delirium risk factors. The CIDKQ was found to have face validity and reliability (Cronbach's α = 0.79). CONCLUSIONS: The findings indicated good validity and reliability of the CIDKQ as a measure of ICU delirium knowledge in family caregivers of critically ill patients.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».