Validation of the Rainbow Model of Integrated Care Measurement Tool in Parkinson's Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Integrated care is essential for improving the management and health outcomes for people with Parkinson's disease (PD); reliable and objective measures of care integration are few. OBJECTIVE: The aim of this study was to test the psychometric properties of the Rainbow Model of Integrated Care Measurement Tool (RMIC-MT, provider version) for healthcare professionals involved in PD care. METHODS: A cross-sectional survey was administered online to an international network representing 95 neurology centers across 41 countries and 588 healthcare providers. Exploratory factor analysis with principal axis extraction method was used to assess construct validity. Confirmatory factor analysis was used to evaluate model fit of the RMIC-MT provider version. Cronbach's alpha was used to assess the internal consistency reliability. RESULTS: Overall, 371 care providers (62% response rate) participated in this study. No item had psychometric sensitivity problems. Nine factors (professional coordination, cultural competence, triple aims outcome, system coordination, clinical coordination, technical competence, community-centeredness, person-centeredness, and organizational coordination) with 42 items were determined by exploratory factor analysis. Cronbach's alpha ranged from 0.76 (clinical coordination) to 0.94 (system coordination) and showed significant correlation among all items in the scale (>0.4), indicating good internal consistency reliability. The confirmatory factor analysis model passed most goodness-of-fit tests, thereby confirming the factor structure of nine categories with a total of 40 items. CONCLUSIONS: The results provide evidence for the construct validity and other psychometric properties of the provider version of the RMIC-MT to measure integrated care in PD. © 2023 The Authors. Movement Disorders published by Wiley Periodicals LLC on behalf of International Parkinson and Movement Disorder Society.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».