Types of analysis of validation studies in nursing: scoping review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To identify and map the types of analysis in nursing validation studies. METHODS: This is a scoping review with collection carried out in July 2020. The following data extraction indicators were considered: year of publication, country of origin, type of study, level of evidence, scientific references for validation and types of analyses. Data were collected in the following bases: U.S. National Library of Medicine, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, SCOPUS, COCHRANE, Web of Science, PSYCHINFO, Latin American and Caribbean Literature in Health Sciences, CAPES Theses and Dissertation Portal, Education Resources Information Center, The National Library of Australia's Trobe, Academic Archive Online, DART-Europe E-Theses Portal, Electronic Theses Online Service, Open Access Scientific Repository of Portugal, National ETD Portal, Theses Canada, Theses and dissertations from Latin America. RESULTS: The sample consisted of 881 studies, with a predominance of articles (841; 95.5%), with a prevalence of publications in 2019 (152;17.2%), of Brazilian origin (377; 42.8%), of the methodological study type (352; 39.9%). Polit and Beck stood out as the methodological reference (207; 23.5%) and Cronbach's Alpha (421; 47.8%) as the statistical test. Regarding the type of analysis, the exploratory factor analysis and the content validation index stood out. CONCLUSIONS: The use of at least one method of analysis was evident in more than half of the studies, which implied the need to carry out several statistical tests in order to evaluate the validation of the instrument used and show its reliability.
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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 | 0,163 | 0,477 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,075 | 0,071 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,015 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».