Designing and validating of a questionnaire measuring perceived self-care ability (PSCA) in chronic stroke patients at home
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with a stroke often cannot care for themselves after hospital discharge. Assessment of their self-care ability is the first step in planning post-discharge home care. This study aimed to design and validate a measure of perceived self-care ability (PSCA) in stroke patients. METHODS: A sequential-exploratory mixed method was conducted in Tehran, Iran, in 2020-2021. The qualitative phase involved in-depth semi-structured interviews with 12 participants. Transcripts were content analyzed. The results guided the development of 81 items. psychometric properties such as face validity (Impact Score > 1.5), content validity ratio (CVR > 0.63), content validity index (Item Content Validity Index: ICVI > 0.78, Scale Content Validity Index/Average: SCVI/Ave > 0.8) and Kappa value (Kappa > 0.7), internal consistency (Cronbach's alpha > 0.7), relative reliability (ICC: inter class correlation coefficient), absolute reliability (Standard Error of Measurement: SEM and Minimal Detectable Changes: MDC), convergent validity (Correlation Coefficient between 0.4-0.7), interpretability, responsiveness, feasibility, and ceiling and floor effects were assessed. RESULTS: Content analysis of the qualitative interviews yielded 5 major categories and 9 subcategories that reflected "Perceptual stability", "Cognitive fluctuations", "Sensory, Motor and Physical health"," The subjective nature" and "The dynamic nature" of PSCA. Results of face and content validity reduced the number of items to 32, capturing three dimensions of PSCA in chronic stroke patients; these dimensions included perceptual ability, threatened health status, and sensory, motor, and cognitive ability. The findings supported the reliability and validity of the measure. CONCLUSIONS: The PSCA questionnaire was developed and validated within the Iranian culture. It is useful in assessing the self-care of patients with stroke and in informing practice.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».