Validation of the Death and Dying Distress Scale (DADDS-Sp) in a population with advanced cancer in Chile
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Developing instruments to screen for relevant aspects of advanced illness is key to identifying palliative needs and evaluating the effectiveness of interventions in this population. The objective of this project is to validate the Death and Dying Distress Scale in Spanish (DADDS-Sp) for screening anxiety about death and evaluating psychometric properties for people with advanced cancer. METHODS: DADDS is a 15-item self-administered questionnaire that assesses thoughts and feelings related to death and the process of dying. A cross-sectional, descriptive, psychometric validation study was conducted in two cancer centres in Santiago de Chile. Included were patients over 18 years of age with incurable and/or metastatic cancer, fluent in Spanish, and a life expectancy of more than 3 months. Reliability was analysed using Cronbach's alpha, and confirmatory factor analysis was performed following the model of the original scale. RESULTS: Seventy four patients participated in the study. The median age was 63 years. Of the sample, 59% identified themselves as women. On average, participants reported low anxiety about death (mean = 21, SD = 18). Women have more death anxiety. The reliability analysis yielded a value of α = 0.93 (IC = 0.91-0.95). Factor analysis with a one-factor structure yielded Comparative Fit Index (CFI) = 0. 0.972, Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) = 0.092, Standardized Root Mean Square Residual (SRMR) = 0.085 and Tucker-Lewis Index (TLI) = 0.968. The model with a two-factor structure yielded CFI = 0.989, RMSEA = 0.059, SRMR = 0.075 and TLI = 0.987, suggesting that the two-factor model has a better fit for the data studied. CONCLUSIONS: DADDS-Sp is psychometrically valid for use in a Spanish-speaking population, yielding high reliability and internal consistency. A majority of the Chilean patients reported a low level of anxiety about death although about 10% presented with severe anxiety, so their identification for adequate clinical management is fundamental.
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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».