Measuring Health Status in Long-Term Residential Care: Adapting the Veterans RAND 12 Item Health Survey (VR-12©)
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Measuring the perceived mental and physical health status of older adults living in long-term residential care (LTRC) is central to patient-centered care. This study examined the qualitative content validity of the Veterans RAND 12 Item Health Survey (VR-12) for LTRC and, based on the findings, the authors developed an adapted version of the generic patient-reported outcome measure for this population.Methods: Content validity was evaluated in two steps: (1) initial resident feedback (n = 9) and research team consensus discussions and (2) cognitive interviews with residents (n = 18) and a research team consensus discussion. The cognitive interviews examined comprehension, acceptability, and relevance of the VR-12 items.Results: Two VR-12 items had limited acceptability in the LTRC setting, the reference to “work” in items was irrelevant to residents, and the lack of a frame of reference (“During the past week … ”) impacted comprehension of several items.Conclusions: Study findings informed the development of an adapted version of the VR-12 for older adults living in Canadian LTRC homes and provided content validity evidence regarding its relevance and appropriateness for this population.Clinical implications: Measuring the health status of older adults living in LTRC can help to monitor changes in health status over time and support person-centered care.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».