Development and initial validation of a family activation measure for acute care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Activation of a family member refers to their desire, knowledge, confidence, and skills that can inform engagement in healthcare. Family activation combined with opportunity can lead to engagement in care. No tool currently exists to measure family activation in acute care. Therefore, we aimed to develop and validate a tool to measure family activation in acute care. METHODS: An interdisciplinary team of content experts developed the FAMily Activation Measure (FAM-Activate) through an iterative process. The FAM-Activate tool is a 4-item questionnaire with 5 Likert-type response options (ranging from strongly agree to strongly disagree). Scale scores are converted to a 0-100 point scoring range so that higher FAM-Activate scores indicate increased family activation. An overall FAM-Activate score (range 0-100) is calculated by adding the scores for each item and dividing by 4. We conducted reliability and predictive validity assessments to validate the instrument by administering the FAM-Activate tool to family members of patients in an acute cardiac unit at a tertiary care hospital. We obtained preliminary estimates of family engagement and satisfaction with care. RESULTS: We surveyed 124 family participants (age 54.1±14.4; 73% women; 34% non-white). Participants were predominantly the adult child (38%) or spouse/partner (36%) of patients. The mean FAM-Activate score during hospitalization was 84.1±16.1. FAM-Activate had acceptable internal consistency (Cronbach's a = 0.74) and showed test-retest responsiveness. FAM-Activate was moderately correlated with engagement behavior (Pearson's correlation r = 0.47, P <0.0001). The FAM-Activate score was an independent predictor of family satisfaction, after adjusting for age, gender, relationship, and living status. CONCLUSION: The FAM-Activate tool was reliable and had predictive validity in the acute cardiac population. Further research is needed to explore whether improving family activation can lead to improved family engagement in care.
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 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 | 0,016 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».