interRAI Subjective Quality of Life Scale for Mental Health and Addiction Settings: A Self-Reported Measure Developed From a Multi-National Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Measuring Quality of Life (QoL) in mental health using self-reported items is important for evaluating the quality of service and understanding the person's experience of the care received. Objective: The aim of this research was to develop and validate a self-reported QoL instrument for inpatient and community mental health settings. Methods: Data were collected from diverse research sites in Canada, Belgium, Russia, Finland, Brazil, and Hong Kong, using the 37-item interRAI Quality of Life Survey for Mental Health and Addictions. The survey was administrated to 2,218 participants from inpatient and community mental health settings, assisted living, and the general community. We randomly divided the sample into a training and a test sample (70 and 30%, respectively). We conducted principal component analysis (PCA) and exploratory factor analysis (EFA) using the training sample to identify potential factor structure. Confirmatory factor analysis (CFA) models were then fitted to finalize and externally validate the measurement model using training and test data, respectively. Results: PCA, EFA, and CFA of the training sample collectively suggested a 23-item scale measuring four latent constructs: well-being and hope (8 items), relationship (7 items), support (5 items), and activity (3 items). This model was supported by the CFA of the test sample. The goodness-of-fit statistics root mean square error, comparative fit index and Tucker-Lewis index were 0.03, 1.00, and 0.99, respectively. Estimated Cronbach's alpha based on the test data was 0.92. Raw Cronbach's alpha values for the subscales were 0.86 for well-being and hope, 0.86 for relationship, 0.69 for support, and 0.72 for activity. Conclusions: The interRAI SQoL-MHA scale is a valid instrument to measure QoL in mental health settings. The instrument will support the evaluation of the quality of care and can also be used for future research to produce SQoL-MHA values on a quality adjusted-life-year scale, facilitating the evaluation of various mental health interventions.
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 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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».