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Enregistrement W4283265989 · doi:10.3390/healthcare10061145

A Psychometric Analysis of the Nurse Satisfaction with the Quality of Care Scale

2022· article· en· W4283265989 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueHealthcare · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueHealthcare Education and Workforce Issues
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesTaif University
Mots-clésScale (ratio)NursingQuality (philosophy)PsychologyPatient satisfactionMedicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concept of quality of nursing care can vary across healthcare organizations, and many different factors may affect the quality of nursing care as perceived by nurses. Measuring satisfaction with quality of nursing care from the nurse's perspective is important as a valid and reliable indicator of care quality. The purpose of this study was to measure the psychometric properties of a researcher-developed instrument measuring nurse satisfaction with quality of care. A sample of 200 nurses was randomly selected from three different cities in Saudi Arabia and surveyed with the Nurse Satisfaction with Quality of Care Scale, which is a self-administrated five-item scale. Exploratory factor analysis, confirmatory factor analysis, and internal consistency analysis were conducted to assess aspects of the validity and reliability of the instrument. The results of exploratory factor analysis supported a one-factor structure that consisted of the five items. Confirmatory factor analysis results confirmed that the five items were integral to nurse satisfaction with quality of care. The Cronbach internal consistency of the scale was acceptable. The scale appeared to be a reliable and valid tool for assessing nurse perceptions of their satisfaction with the quality of care provided. Additional studies to further test psychometric properties of this scale in different contexts are warranted.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,364 · 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