How do you measure trust in social institutions and health professionals? A systematic review of the literature (2012–2021)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The importance of measuring trust in health systems has been accentuated due to its correlation with important health outcomes aimed at reducing COVID‐19 transmission. A systematic review published almost a decade ago identified gaps in measures including the lack of focus on trust in systems, inconsistency regarding the dimensionality of trust and need for research to strengthen the validity of measures. Given developments in our understandings of trust since its publication, we sought to identify new scales developed, existing ones adapted in response to identified gaps, and agendas for future research. Using the PRISMA approach for systematic reviews, we conducted a search in four databases. A total of 26 articles were assessed. Twelve new scales were identified, while 14 were adapted for different settings and populations. Literature continues to focus on measuring trust in health professionals rather than systems. Various shortcomings were identified, including some articles not mentioning the dimensions included in the scale and suboptimal use of validity and reliability testing and/or reporting. Moreover, a variety of terms were used for dimensions. Future research is needed to address these gaps and consequently, to understand their correlation with health behaviors and outcomes more accurately.
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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 | 0,029 | 0,147 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».