Measuring Health Care Work–Related Contextual Factors: Development of the McGill Context Tool
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Contextual factors can influence healthcare professionals' (HCPs) competencies, yet there is a scarcity of research on how to optimally measure these factors. The aim of this study was to develop and validate a comprehensive tool for HCPs to document the contextual factors likely to influence the maintenance, development, and deployment of professional competencies. METHODS: We used DeVellis' 8-step process for scale development and Messick's unified theory of validity to inform the development and validation of the context tool. Building on results from a scoping review, we generated an item pool of contextual factors articulated around five themes: Leadership and Agency, Values, Policies, Supports, and Demands. A first version of the tool was pilot tested with 127 HCPs and analyzed using the classical test theory. A second version was tested on a larger sample (n = 581) and analyzed using the Rasch rating scale model. RESULTS: First version of the tool: we piloted 117 items that were grouped as per the themes related to contextual factors and rated on a 5-point Likert scale. Cronbach alpha for the set of 12 retained items per scale ranged from 0.75 to 0.94. Second version of the tool included 60 items: Rasch analysis showed that four of the five scales (ie, Leadership and Agency, Values, Policies, Supports) can be used as unidimensional scales, whereas the fifth scale (Demands) had to be split into two unidimensional scales (Demands and Overdemands). DISCUSSION: Validity evidence documented for content and internal structure is encouraging and supports the use of the McGill context tool. Future research will provide additional validity evidence and cross-cultural translation.
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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 | 0,022 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».