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Enregistrement W4391609544 · doi:10.1002/nur.22373

Adaptation and validation of a patient‐reported compassion measure in the Spanish population: The Spanish version of the Sinclair Compassion Questionnaire (SCQesp)

2024· article· en· W4391609544 sur OpenAlexafffund
Ana Soto‐Rubio, Yolanda Andreu, Beatriz Gil‐Juliá, Carmen Picazo, Sergio Murgui, Cara C. MacInnis, Shane Sinclair

Notice bibliographique

RevueResearch in Nursing & Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensUniversity of CalgaryAcadia University
Organismes subventionnairesEuropean Social FundCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCompassionAdaptation (eye)Measure (data warehouse)PsychologySelf-compassionPopulationPsychometricsClinical psychologyMedicineMindfulnessEnvironmental healthComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

International practice guidelines and policies recognize compassion as a fundamental dimension of quality care. A key element in enhancing compassion in healthcare settings is having reliable patient-reported experience measures. In the Spanish context, there is a need for a valid Spanish patient-reported compassion measure for use in both research and clinical practice. The Sinclair Compassion Questionnaire (SCQ) represents the gold standard for patient-reported compassion measures in English-speaking settings. The primary aim of this study is to culturally adapt and validate the SCQ in a Spanish population. A Spanish version of the SCQ (SCQesp) was used to collect data from 303 Spanish patients (in two contexts: hospitalized and medical visit). Confirmatory factor analysis confirmed a one-factor solution in the 15-item (SCQesp) and five-item (SCQesp-SF) short form version. The SCQesp showed excellent values of reliability: Cronbach's α = 0.98; composite variance = 0.98 (0.905-0.854); and stratified variance = 0.78. The SCQesp-SF showed similar values of reliability. The SCQesp has excellent psychometric properties, making it a valid and reliable measure for assessing compassion in healthcare research and clinical care. This scientifically rigorous and psychometrically robust compassion measure in Spanish could allow healthcare providers, researchers, and leaders to routinely assess compassion.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,881
Score d'incertitude au seuil0,641

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,331 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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