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Enregistrement W3094293860 · doi:10.47391/jpma.503

Development and validation of a psychometric scale to assess attitude towards safe abortions in Pakistan

2020· article· en· W3094293860 sur OpenAlexaff
Xaher Gul, Junaid-ur-Rehman Siddiqui, Miraal Mavalvala, Waqas Hameed, Muhammad Ishaque

Notice bibliographique

RevueJournal of the Pakistan Medical Association · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Health and Contraception
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineScale (ratio)AbortionHealth carePositive attitudeStructural equation modelingFamily medicineSocial psychologyPregnancyPsychologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite severe health and economic consequences that women face because of the negative attitude of healthcare providers towards safe abortion and post-abortion care (SA/PAC), no psychometric tool has yet been validated for assessing the attitude towards SA/PAC. Only a handful of studies have attempted to assess healthcare providers' attitude towards safe abortions in Pakistan. Therefore, this study aimed to develop and validate a psychometric scale to assess attitude towards safe abortions in Pakistan. The study collected data from 106 workers of an NGO that provides SA/PAC through an online and anonymous survey using the organisation's network. The study used factor analytic techniques and structural equation modelling to validate the factor structure and a final hierarchical model. A final scale of seven items relating to attitude towards elective abortions and moral attitude towards safe abortions was validated. The scales were highly reliable with both factors having reliability indicators greater than 0.7. The scale can be easily implemented to assess providers' attitude towards safe abortions. This will allow programmers to screen healthcare providers with a negative attitude, and evaluate the efficacy of their Value Clarification and Attitude Transformation (VCAT) programmes that are aimed at transforming providers' attitude towards safe abortions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,320

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,341 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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