Patient in health scale validation and self-management among Omani patients with mental health problems
Notice bibliographique
Résumé
The literature contains insufficient data relating to different approaches used by adults for managing their mental disorders, particularly in Oman. Most of the studies have been conducted in Western parts of the world, focusing on managing physical chronic illnesses. Therefore, this study aimed to assess adult Omani mentally ill patients' self-management behavior and to evaluate the validity and reliability of the Arabic version of the Partners in Health (PIH) Scale. Quantitative data were collected from 246 eligible adult participants who were diagnosed with different mental health illnesses from Oman's largest psychiatric and mental health hospital- Al Masarra Hospital. Data were collected using 12 items on the Arabic-translated PIH scale. While descriptive data analysis was used for quantitative data, content validity, and Cronbach's alpha coefficient were used to measure the validity and reliability of the PIH scale, respectively. Results showed that the Arabic version of PIH is valid (I-CVI was greater than 0.79 for all items, and S-CVI was found to be higher than 0.80) and reliable (0.92); Omani mentally ill patients have moderate self-management behavior in general, but specifically, they showed a lower level of knowledge and recognition of the symptoms and management of their mental illness. However, they also showed a moderate adherence to treatment and coping with the disease. It is concluded that the Arabic valid and reliable PIH can be used to measure self-management behavior among the mentally ill Arab population. Healthcare providers in Oman are recommended to integrate health literacy, self-management assessment, and education in their clinical care. Keywords: Partners in health; mental health; self-management; mental illness; instrumentation testing
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».