The revised Patient Perception of Patient‐Centeredness Questionnaire: Exploring the factor structure in French‐speaking patients with multimorbidity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Patient Perception of Patient-Centeredness (PPPC) questionnaire was revised, and there is a need for the questionnaire to be tested in diverse primary care populations. OBJECTIVES: This study aimed to examine the factor structure of the Revised PPPC questionnaire (PPPC-R) in French-speaking patients with multimorbidity. DESIGN: Secondary analysis from baseline data of the French arm of Patient-Centered Innovations for Persons with Multimorbidity Study (PACEinMM Study). SETTING AND PARTICIPANTS: Participants were adult patients with multimorbidity attending primary health-care settings. OUTCOME MEASURES: Exploratory factor analyses were applied to examine the factor structure of the PPPC-R. Cronbach's alpha values were calculated to assess the internal consistency of the whole questionnaire and of each factor explored. RESULTS: There were 301 participants, mean age 61.0, 53.2% female. The PPPC-R showed very good internal consistency, with three factors: Patient-Centered Clinical Method (PCCM) Component 1-Exploring the health, disease and illness experience + PCCM Component 4-Enhancing the patient-clinician relationship (Factor 1); PCCM Component 2-Understanding the whole person (Factor 2); and PCCM Component 3-Finding common ground (Factor 3). There was a good internal consistency within each factor (Cronbach's α = 0.87 for 8 items in Factor 1, 0.77 for 5 items in Factor 2 and 0.87 for 5 items in Factor 3). DISCUSSION AND CONCLUSIONS: The French PPPC-R factor structure was in accordance with the underpinning conceptual model and presented with three factors. Further assessment of its validity and reproducibility are needed to allow its use as a measure of patient's perception of patient-centeredness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».