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Enregistrement W3215476224 · doi:10.11606/s1518-8787.2021055003218

Pool of items to measure Primary Health Care workers’ knowledge on healthy eating

2021· article· en· W3215476224 sur OpenAlexfundno aff
Lígia Cardoso dos Reis, Patrícia Constante Jaime

Notice bibliographique

RevueRevista de Saúde Pública · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueObesity and Health Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoInternational Development Research Centre
Mots-clésConfirmatory factor analysisContent validityFace validityBivariate analysisConstruct (python library)Construct validityStructural equation modelingPsychologyMedicineContent analysisHealthy eatingApplied psychologyMedical educationGerontologyPsychometricsClinical psychologyComputer scienceStatisticsPhysical activityPhysical therapyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To develop and validate a self-applicable instrument for measuring primary health care (PHC) workers' knowledge on healthy eating. METHODS: A six-step methodological study to develop and validate a measurement instrument: item development based on the Brazilian Dietary Guidelines' chapters; content validation with a panel of experts; face validation with potential instrument users; online instrument reevaluation by participants of the content and face validation panels; online application of the instrument with PHC workers; confirmatory factor analysis for construct validation. RESULTS: A first version with 25 items underwent content and semantic changes in the content and face validation panels, being reorganized into a second version with 22 items. In the reevaluation, participants considered 21 questions to be clear and representative of the Brazilian Dietary Guidelines, with one being excluded. This third version of the instrument underwent confirmatory factor analysis after being applied online with 209 PHC workers from all Brazilian macroregions. We excluded five items in this analysis: four due to bivariate empty cells and one due to low discrimination capacity. The final model, with 16 items loaded onto one dimension, returned good fit indices [χ2(104) = 119.047, p = 0.1486; RMSEA = 0.026 (90% CI = 0.000 to 0.046), Cfit = 0.979; CFI = 0.924; TLI = 0.913]; its information peak was below average. CONCLUSIONS: The instrument proved to be valid and accurate for assessing PHC workers with below average knowledge of the Brazilian Dietary Guidelines. It might contribute to improving actions to promote healthy eating in Brazilian PHC settings by identifying the need for training health professionals.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,367 · 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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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