Building consensus in defining and conceptualizing acceptability of healthcare: A Delphi study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The concept of healthcare acceptability is important for nursing staff spending most of their time with patients. Nevertheless, acceptability remains confusing without a collective definition in existing literature. OBJECTIVE: This study aimed to create a consensus among experts on definition and conceptual framework of healthcare acceptability. METHODS: We conducted two rounds of Delphi surveys to collect opinions from experts on definition and conceptual framework of healthcare acceptability proposed following thematic content analysis. We calculated the consensus among experts using the modified Appraisal of Guidelines for Research & Evaluation II (AGREE II) instrument and followed the guidance on conducting and reporting Delphi studies (CREDES) best practices. RESULTS: A total of 34 experts completed two rounds of Delphi survey. The definition was validated through consensus as: "a multi-construct concept describing the nonlinear cumulative combination in parts or in whole of experienced or anticipated specific healthcare from the relevant patients/participants, communities, providers/researchers or healthcare systems' managers and policy makers' perspectives in a given context." The overall quality rating was 92.6% and 95.1% for the proposed definition and conceptual framework respectively. CONCLUSION: Opinions collected from experts provided significant insights to build a consensus on healthcare acceptability advancing public health nursing.
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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 | 0,020 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».