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Enregistrement W4390202788 · doi:10.1177/21582440231218060

Psychometric Properties of the Patient Advocacy Scale for Intensive Care Nurses

2023· article· en· W4390202788 sur OpenAlexaff
Mara Ambrosina de Oliveira Vargas, Jennifer Aguilar Leocádio de Menezes, Laura Cavalcanti de Farias Brehmer, Jamila Geri Tomaschewski-Barlem, Silviamar Camponogara, Dulcinéia Ghizoni Schneider, Flávia Regina Souza Ramos, Daniela de Oliveira Cardozo, Elizabeth Peter

Notice bibliographique

RevueSAGE Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEthics in medical practice
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntensive careConfirmatory factor analysisExploratory factor analysisScale (ratio)NursingConstruct validityAutonomyPsychologyMedicinePsychometricsStructural equation modelingClinical psychologyPatient satisfaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patient advocacy exercised by an intensive care nurse refers to the defense of the patient’s interests and rights and can be measured if, for that, there are valid, reliable and reliable instruments, that is, which have their psychometric properties proven. Therefore, the patient’s advocacy processes would be permanently monitored and evaluated, also, the practice would become more visible. Perform psychometric validation of the Patient Advocacy Scale for Intensive Care Nurses (EAPEnf-ICU). Instrumental research for instrument validation, with exploratory and confirmatory factor analysis. Carried out from January to June 2021 with 377 Brazilian intensive care nurses, selected by non-probabilistic convenience sampling. Data were collected by means of Google Forms, organized on Excel ® 2010 software and analyzed on R software. The Ethics Committee approved the study. Participants received information about the research, agreed to respond to the questionnaire and were guaranteed anonymity. From the scale structural exploration by analyzing exploratory, confirmatory and internal consistency of the measurement instrument, the final version of the EAPEnf-ICU was composed of 54 items, distributed in 5 dimensions/factors: Factor 1—Clinical and organizational advocacy in intensive care; Factor 2—Barriers associated with the intensive care clinical and organizational complexity; Factor 3—Attitudes to promote the autonomy of patients and family members in intensive care; Factor 4—Barriers associated with divergences and ethical-professional limits in intensive care, and Factor 5—Intensive care nurse’s personal and professional background. Findings point that the instrument presented in this study is valid and reliable for assessing the aforementioned construct, as it presents theoretical and empirical consistency, identifying five dimensions related to the exercise of patient advocacy by the intensive care nurse.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,297
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,182
Tête enseignante GPT0,507
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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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