Measuring health consumers’ engagement at the governance level: development and validation of the Middlemore Consumer Engagement Questionnaire
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To develop and validate a questionnaire to measure health CE at governance level. METHOD: This study used qualitative and quantitative methods (including focus groups, cognitive interviews and an international survey), and consisted of two phases. In Phase 1, an initial list of items was generated and refined with feedback from health consumer representatives. In Phase 2, a draft survey was distributed to n=227 consumers from New Zealand, Australia and Canada. The benefit and relevance of using the questionnaire was explored through face-to-face interviews with five CE leaders from New Zealand healthcare organisations. RESULTS: The proposed questionnaire comprises 25 statements relating to CE. Respondents indicate their level of agreement with the statements on a five-point Likert-type scale. Focus group and cognitive interview participants found the questionnaire relevant and easy to understand. The questionnaire scores correlated with the PPEET, another instrument measuring consumer engagement, and showed excellent internal consistency (Cronbach's alpha=0.97), unidimensionality and test-retest reliability (r=0.84). CONCLUSION: The proposed questionnaire measures CE at governance level and can be used for international comparisons and benchmarking. It showed sound psychometric properties and its value and relevance was recognised by health consumer representatives and leaders with CE roles in New Zealand healthcare organisations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».