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Enregistrement W3123854697 · doi:10.1186/s12955-020-01664-x

Reliability and validity of the Chinese version of the LMC Skills, Confidence & Preparedness Index (SCPI) in patients with type 2 diabetes

2021· article· en· W3123854697 sur OpenAlexaff
Ximin Wang, Weibo Lyu, Ronnie Aronson, Aihua Li, Gendi Lu, Weijin Xu, Yang Cao, Ying Yu, Li‐Ting Wang, Huiting Lin

Notice bibliographique

RevueHealth and Quality of Life Outcomes · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensLMC Diabetes & Endocrinology (Canada)
Organismes subventionnairesShanghai University of Traditional Chinese MedicineSecond Military Medical University
Mots-clésCronbach's alphaPreparednessContent validityPsychologyConstruct validityReliability (semiconductor)Discriminant validityValidityScale (ratio)Applied psychologyMedical educationPsychometricsMedicineInternal consistencyClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background A variety of diabetes self-management instruments have been developed but few of them consist of the preparedness for diabetes self-management behavior. The novel psychometric evaluation tool “the LMC Skills, Confidence & Preparedness Index (SCPI)” measures three key aspects of a patient’s diabetes self-management: knowledge of the skill, confidence in being able to perform skill and preparedness to implement the skill. The objective of this study was to translate, adapt and validate the SCPI for use in Chinese adult patients with type 2 diabetes. Methods This study followed the guideline recommended by the American Academy of Orthopaedic Surgeons Evidence Based Medicine Committee (AAOS) to indigenize the scale. Forward and back translation, and cross-cultural language debugging were completed according to the recommended steps. A convenience sample of Chinese patients with type 2 diabetes (n = 375) were recruited from a university-affiliated hospital in Shanghai. The validity (criterion, discriminant validity, and construct validity), reliability (internal consistency and test–retest reliability) and the interpretability of the instrument were examined. The content validity was calculated by experts’ evaluation. Results The Chinese version of SCPI (C-SCPI) has good internal consistency with a Cronbach’s alpha of 0.92. The ceiling effects of the preparedness subscales is 21%. The criterion validity of three dimensions of C-SCPI was established with significantly moderate correlations between the DKT, DES-SF and SDSCA (p < 0.05). The S-CVI of the whole scale was 0.83. Except for entry 21, the I-CVI values of all entries were greater than 0.78. The C-SCPI has also shown good discriminative validity with statistically significant differences between the patients with good and poor glycemic control. Confirmatory factor analysis showed that modified results indicate that the fitting degree of the model is good, χ2/df = 2.775, RMSEA = 0.069, CFI = 0.903, GFI = 0.873, TLI = 0.889, IFI = 0.904. The test–retest reliability coefficient was 0.61 (p < 0.01). Conclusion We established a Chinese version of SCPI through translation and cross-cultural adaptation. The C-SCPI is reliable and valid for assessment of the level of self-management in Chinese patients with type 2 diabetes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,306 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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