Contextualizing the revised Patient Perception of Patient-Centeredness (PPPC-R) scale in primary healthcare settings: a validity and reliability evaluation study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An English version of the Patient Perception of Patient-Centeredness (PPPC) scale was recently revised, and it is necessary to test this instrument in different primary care populations. AIM: This study aimed to assess the validity and reliability of a Chinese version of the PPPC scale. DESIGN: A mixed method was used in this study. The Delphi method was used to collect qualitative and quantitative data to address the content validity of the PPPC scale by calculating the Content Validity Index, Content Validity Ratio, the adjusted Kappa, and the Item Impact Score. Confirmatory factor analysis (CFA) and exploratory factor analysis (EFA) were used to assess the construct validity of the PPPC scale through a cross-sectional survey. The internal consistency was also assessed. SETTING/PARTICIPANTS: In the Delphi consultation, seven experts were consulted through a questionnaire sent by email. The cross-sectional survey interviewed 188 outpatients in Guangzhou city and 108 outpatients in Hohhot City from community health service centers or stations face-to-face. RESULTS: The 21 items in the scale were relevant to their component. The Item-level Content Validity Index for each item was higher than 0.79, and the average Scale-level content validity index was 0.97 in each evaluation round. The initial proposed 4-factor CFA model did not fit adequately. Still, we found a 3-factor solution based on our EFA model and the validation via the CFA model (model fit: [Formula: see text], P < 0.001, RMSEA = 0.044, CFI = 0.981; factor loadings: 0.553 to 0.888). Cronbach's α also indicated good internal consistency reliability: The overall Cronbach's α was 0.922, and the Cronbach's α for each factor was 0.851, 0.872, and 0.717, respectively. CONCLUSIONS: The Chinese version of the PPPC scale provides a valuable tool for evaluating patient-centered medical service quality.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».