Development and Validation of the DiAbeTes Education Questionnaire (DATE-Q) to Measure Knowledge Among Diabetes and Prediabetes Patients Attending Cardiac Rehabilitation Programs
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Knowledge assessment tools are highly useful in clinical practice, as they help health care teams to customize education and clinical care plans based on the needs of patients. The objective of this study was to develop and validate the DiAbeTes Education Questionnaire (DATE-Q) to measure knowledge among diabetes and prediabetes patients attending cardiac rehabilitation (CR). METHODS: Based on patient information needs, other validated tools and diabetes education standards and current practices, experts developed 20 items to comprise the first version of the DATE-Q. To establish content validity, they were reviewed by an expert panel (n = 12) and patients. Refined items were psychometrically tested in 84 diabetes and prediabetes patients attending CR. The internal consistency was assessed via regularized factor analysis and Cronbach α, and criterion validity with regard to patient education and family income. For interpretability analysis, the minimal clinically important difference (MCID) was estimated using distribution- and anchor-based methods. RESULTS: All items were appropriate for administration in this population according to experts and patients. Three factors were extracted and were generally internally consistent and well defined by the items. Criterion validity was supported by significant differences in mean scores by family income (P < .05). Results showed that increases in knowledge can moderately increase mean steps/d and peak oxygen uptake, with an MCID of 2.13. CONCLUSIONS: This study demonstrated preliminary validity of the DATE-Q. Future research is needed to assess other measurement properties to confirm the applicability of this tool in clinical and research settings.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».