Cultural adaptation and validation of the Quality of Dying in Long‐term Care (<scp>QoD‐LTC</scp> and <scp>QoD‐LTC‐C</scp>) scales by caregivers in nursing homes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a lack of tools that can evaluate quality of dying in nursing homes from the perspective of deceased patients' caregivers. The aim of this study was to adapt and validate the caregivers' versions of the Quality of Dying in Long-Term Care (QoD-LTC) and Quality of Dying in Long-Term Care Complete (QoD-LTC-C) scales in the Spanish context. METHODS: This was a cultural adaptation and validation study. The scales were translated from English to Spanish and vice versa, and 13 experts in end-of-life care participated in a two-round Delphi panel. Caregivers of 69 deceased residents from seven nursing homes in southern Spain completed both scales. Reliability, feasibility, and concurrent validity with global quality of dying perception and symptom burden (Edmonton Symptom Assessment Scale), were evaluated. RESULTS: Spanish caregivers' version of the QoD-LTC scale showed good internal consistency for the total scale (α = 0.74) and each of its three factors, and good inter-rater reliability (ICC = 0.50) and test-retest reliability (ICC = 0.81). The Spanish QoD-LTC-C scale for caregivers showed good internal consistency for the total scale (α = 0.81) and for its component factors, and good test-retest reliability (ICC = 0.89) and inter-rater reliability (ICC = 0.66). Both scales correlated with family caregivers' global perception of deceased residents' quality of dying (r = 0.39; r = 0.32), but not with the ESAS score. CONCLUSIONS: Both scales presented an adequate factorial structure, internal consistency, and reliability to assess caregivers' perception of the quality of dying in Spanish nursing homes.
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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 | 0,027 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».