French Translation, Adaptation, and Initial Validation of the Nurses’ Attitudes and Perceptions of Pain Assessment in Neonatal Intensive Care Questionnaire (NAPPAQ)
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study was to translate, adapt and conduct initial psychometric validation of the French version of the Nurses' Attitudes and Perceptions of Pain Assessment in neonatal intensive care Questionnaire (NAPPAQ) developed by Polkki in 2010. BACKGROUND: Assessing nurses' perceptions, attitudes and knowledge about pain management in preterm infants is important to improve neonatal practices. METHODS: A sample of French-speaking nurses (n = 147) from Quebec and France working in neonatal intensive care was selected to validate the 46-item questionnaire. A French translation of the NAPPAQ, which includes Part I and II, was undertaken prior to its administration. The FIPM questionnaire was added as a Part III. Internal consistency and instrument structure were examined using Cronbach's alphas, inter-item and inter-scale correlations and exploratory factor analysis. RESULTS: The NAPPAQ-FIPM is divided into three parts. Part I of the French version had a Cronbach's alpha of 0.64 and was composed of five factors. Part II had good total internal consistency (0.79) and adequate structure, established by inter-item correlations. Part III had good total internal consistency (0.76), and factor analysis findings suggested the presence of five factors. CONCLUSIONS: The NAPPAQ-FIPM can be used for research purposes. Parts II and III obtained adequate psychometrics results. However, further refinement of Part I could improve its content and internal structure.
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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 | 0,019 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».