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Enregistrement W4362668535 · doi:10.3390/healthcare11071049

Validation of the Opening Minds Scale for Health Care Providers (OMS-HC): Factor Structure and Psychometric Properties of the Brazilian Version

2023· article· en· W4362668535 sur OpenAlexaff
Bruna Sordi Carrara, Marcos Sanches, Sireesha J. Bobbili, Simone de Godoy, Álvaro Francisco Lopes de Sousa, Jacqueline de Souza, Carla Aparecida Arena Ventura

Notice bibliographique

RevueHealthcare · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesUniversidade de São PauloFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésCronbach's alphaScale (ratio)Stigma (botany)Psychological interventionMental healthPsychologyContext (archaeology)Reliability (semiconductor)Clinical psychologyHealth careMental illnessPsychiatryPsychometricsNursingMedicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stigma towards people with mental illness is also present among health professionals. The study validated and estimated the reliability, dimensionality and structure of the Opening Minds Stigma Scale for Health Care Providers (OMS-HC) scale in Brazil. In this methodological study, health professionals (n = 199) from Family Health Units in Brazil were recruited by convenience sampling. The EFA conducted with 16 items resulted in four factors. The Cronbach's Alpha for the OMS scale was 0.74, which is considered to reflect reasonable reliability. The data presented contribute to the use of the scale in studies that investigate the level of stigma among health professionals towards people with mental illness, as well as in the development of anti-stigma interventions in this context.

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)0,000
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 enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,370

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,324 · 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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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