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Enregistrement W4323830126 · doi:10.21203/rs.3.rs-2396057/v1

Contextualizing the Revised Patient Perception of Patient-Centeredness (PPPC-R) Scale in Primary Healthcare settings: a Validity and Reliability Evaluation Study

2023· preprint· en· W4323830126 sur OpenAlexaff
Yiyuan Cai, Pengfei Guo, Jiong Tu, Mengyao Hu, Lingrui Liu, Bridget Ryan, Jing Liao, Rubee Dev, Yiran Li, Tianyu Huang, Ruilin Wang, Li Kuang, Ruonan Huang, Xinfang Li, Shuaixiang Zhao, Wenjun He, Xiaohui Wang, Nan Zhang, Dong Xu

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Satisfaction in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaWestern University
Organismes subventionnairesDirektion für Entwicklung und ZusammenarbeitChina Medical Board
Mots-clésCronbach's alphaContent validityConfirmatory factor analysisExploratory factor analysisConstruct validityScale (ratio)PsychologyReliability (semiconductor)Delphi methodValidityItem analysisStructural equation modelingClinical psychologyPsychometricsStatisticsMathematicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The Patient Perception of Patient-Centeredness (PPPC) scale in English was recently revised, and it is necessary to test this instrument in different primary care populations. Aim This study aimed to assess the validity and reliability of a Chinese version of the PPPC scale. Design Delphi method was used to address the content validity of the PPPC scale by calculating the Content Validity Index, Content Validity Ratio, the adjusted Kappa, and the Item Impact Score. Confirmatory factor analysis (CFA) and exploratory factor analysis (EFA) were used to assess the construct validity of the PPPC scale. The internal consistency was also assessed. Setting/participants A cross-sectional survey included 188 outpatients in Guangzhou city and 108 outpatients in Hohhot city from community health service centers or stations. Results The 21 items in the scale were relevant to the component they belong to. The Item-level Content Validity Index for each item was higher than 0.79, and the average Scale-level content validity index was 0.97 in each evaluation round. The initial proposed 4-factor CFA model did not fit adequately. Still, we found a 3-factor solution based on our EFA model and the validation via the CFA model (model fit:χ2=294.573, P<0.001, RMSEA=0.044, CFI=0.981; factor loadings: 0.553 to 0.888). Cronbach's α also indicated good internal consistency reliability: The overall Cronbach's α was 0.922, and the Cronbach's α for each factor was 0.851, 0.872, and 0.717, respectively. Conclusions The Chinese version of the PPPC scale provides a valuable tool for evaluating patient-centered medical service quality.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,328
Tête enseignante GPT0,540
Écart entre enseignants0,212 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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