Protocol for development, calibration and validation of the Patient-Reported Inventory of Self-Management of Chronic Conditions (PRISM-CC)
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Assessing and measuring patients' chronic condition self-management needs are critical to quality health care and to related research. One in three adults around the world live with multiple chronic conditions. While many patient-reported measures of self-management have been developed, none has emerged as the gold standard, and all have one or more of the following limitations: (1) they fail to measure the different domains of self-management important to patients, (2) they lack sufficient specificity to support patient-centred care or identify the specific components of self-management interventions that work and/or (3) they lack suitability for patients with multiple chronic conditions. METHODS AND ANALYSIS: onditions (PRISM-CC) is being developed to overcome these shortcomings. It will measure respondents' perceived success (or difficulty) in self-managing seven domains important to patients. The protocol has three phases. Phase 1 is conceptual model development and item generation. Phase 2 is assessment of the relevance and understanding of items by people with chronic conditions. Phase 3 is item analysis, dimensionality assessment, scaling and preliminary validation of the PRISM-CC using an online survey of people with chronic conditions (n~750). The expected completion date is early 2021. ETHICS AND DISSEMINATION: This study will adhere to the Canadian Tri-Council Policy Statement on Ethical Conduct for Research Involving Humans. Ethics approval for all phases has been obtained from the Nova Scotia Health Authority Research Ethics Board. Once completed, the PRISM-CC will be made available for research and healthcare at minimal to no cost.
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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 | 0,118 | 0,139 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,091 | 0,029 |
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 ».