Translation and Psychometric Evaluation of the Partners in Health Scale Among Iranian Adults With Chronic Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Characterizing the psychometric attributes of the Persian variant of partners in health (PIH) in multiple sclerosis (MS), Diabetes, and Low Back Pain (LBP) patients. Methods: In this cross-sectional study, 183 MS, diabetes, and LBP patients (70 male, 113 female) were treated with PIH post-forward-backward translation. Confirmatory factor analysis was used for studying the factor structure. Cronbach’s α and McDonald’s Ω coefficients were used to analyze PIH internal consistency. We used an interclass correlation coefficient to evaluate test-retest reliability. Criterion validity was determined by studying the correlation of PIH and Short Form (36) Health Survey (SF-36), Diabetes Self-Management Scale (DSMS), and Self-Efficacy in Chronic Disease Self-Management (SES6G). Results: The median age of the participants was 49.73±15.16 years, 113 (61.75%) of them were female, 64 (35.0%) had MS, 66 (36.1%) had diabetes, and 53 (29.0%) had LBP. Content validity was determined across all areas (clarity, relevancy, simplicity) by a content validity index ≥0.82. Additionally, all items were confirmed via a content validity ratio ≥0.78. The outcome of CFA depicts that the statistics presented as model fit were as follows: CFI= 0.938, NFI= 0.899, and RMSEA= 0.085. All PIH items exhibited valid internal consistency (0.886-0.893). The PIH showed sufficient test-retest reliability regarding its corresponding subscales (0.554-0.679). The construct validity was confirmed by the total scores of PIH correlated with the total score of SF-36, SES6G, and DSMS. Discussion: The Persian variant of the PIH showed sufficient validity and reliability as a measure to assess self-management in patients suffering from chronic disease (MS, diabetes, and LBP).
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 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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».