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Enregistrement W4291110434 · doi:10.1186/s12904-022-01032-0

Psychometric validation of the death literacy index and benchmarking of death literacy level in a representative uk population sample

2022· article· en· W4291110434 sur OpenAlexfundno aff
Lisa Graham‐Wisener, Paul Toner, Rosemary Leonard, Jenny M. Groarke

Notice bibliographique

RevueBMC Palliative Care · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityQueen's University Belfast
Mots-clésConfirmatory factor analysisDiscriminant validityHealth literacyPopulationPalliative careLiteracyDescriptive statisticsPsychologyGerontologyClinical psychologyConvergent validityMedicineEnd-of-life carePsychological interventionHealth carePsychometricsStructural equation modelingPsychiatryNursingStatisticsInternal consistency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Death literacy includes the knowledge and skills that people need to gain access to, understand, and make informed choices about end of life and death care options. The Death Literacy Index (DLI) can be used to determine levels of death literacy across multiple contexts, including at a community/national level, and to evaluate the outcome of public health interventions. As the first measure of death literacy, the DLI has potential to significantly advance public health approaches to palliative care. The current study aimed to provide the first assessment of the psychometric properties of the DLI in the UK, alongside population-level benchmarks. METHODS: A large nationally representative sample of 399 participants, stratified by age, gender and ethnicity, were prospectively recruited via an online panel. The factor structure of the 29-item DLI was investigated using confirmatory factor analysis. Internal consistency of subscales was assessed alongside interpretability. Hypothesised associations with theoretically related/unrelated constructs were examined to assess convergent and discriminant validity. Descriptive statistics were used to provide scaled mean scores on the DLI. RESULTS: Confirmatory factor analysis supported the original higher-order 8 factor structure, with the best fitting model including one substituted item developed specifically for UK respondents. The subscales reported high internal consistency. Good convergent and discriminant validity was evidenced in relation to objective knowledge of the death system, death competency, actions relating to death and dying in the community and loneliness. Good known-groups validity was achieved with respondents with professional/lived experience of end-of-life care reporting higher levels of death literacy. There was little socio-demographic variability in DLI scores. Scaled population-level mean scores were near the mid-point of DLI subscale/total, with comparatively high levels of experiential knowledge and the ability to talk about death and dying. CONCLUSIONS: Psychometric evaluations suggest the DLI is a reliable and valid measure of death literacy for use in the UK, with population level benchmarks suggesting the UK population could strengthen capacity in factual knowledge and accessing help. International validation of the DLI represents a significant advancement in outcome measurement for public health approaches to palliative care. PRE-REGISTRATION: https://osf.io/fwxkh/.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,568

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,190
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,256 · 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 tête enseignante, 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

Citations31
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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