The Validity of the Smart Management Strategy for Health Assessment Tool-Life (SAT-Life) in General Population
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study aimed to determine the reliability and validity of the life version of the Smart Management Strategy for Health Assessment Tool (SAT-Life) for the general South Korean population. We recruited 1,200 respondents using an equal-probability sampling method from March to May 2018. A life version of the Smart Management Strategy for Health Assessment Tool (SAT-Life) Cronbach’ α was used to determine the reliability of the 30-item SAT-Life. Comparisons with the Self-Reported Health Status (SRHS), Short Form-12 (SF-12), McGill Quality of Life Questionnaire (MQOL), Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9), and Satisfaction with Life Scale (SWLS) were conducted for establishing the discriminant and concurrent validity. Three sets of SAT-Life demonstrated a high reliability with good internal consistency (Cronbach’ α 0.86 for SAT-Core, 0.88 for SAT-Preparation, and 0.86 for SAT-Implementation). The total scores of the three SAT differentiated well between the before-maintenance group versus the maintenance group for achieving goals in the participants, and between the group with high depression score versus that with lower depression score in the general population. These SAT-Life scores were positively associated with health status and physical and mental quality of life (QOL). The scores of the SAT-Life were correlated with social support and spiritual well-being measured using the MQOL, and life satisfaction measured using SWLS. The 30-item SAT-Life had a satisfactory internal consistency and validity for the general South Korean population. Further validation should be carried out in a cohort study across different cultures, including an assessment of sensitivity.
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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 | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».