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Enregistrement W4401049739 · doi:10.2196/60719

A Self-Administered Eating Behavior Scale for Patients With Heart Failure Living at Home: Protocol for a Mixed Methods Scale Development Study

2024· article· en· W4401049739 sur OpenAlexvenueno aff
Daisaku Kashiwakura, Akiko Hiyama, Masumi Muramatsu, Atsuko Hinotsu, Michiko Takeda, Norio Suzuki, Sachie Akiyama, Sayuri Kurihara, Keisuke Kida

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of Science
Mots-clésScale (ratio)CINAHLMedicineAnxietyClinical psychologyProtocol (science)PsychologyGerontologyPsychiatryAlternative medicinePsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The prevalence of heart failure (HF) is increasing worldwide, with the associated mortality rates rising consistently. Preventing HF progression requires adherence to restricted sodium intake alongside sufficient and balanced nutritional consumption. For patients at home, preparing nutritionally balanced meals is essential, either self-assisted or with the aid of close individuals. Patients with HF frequently experience decreased exercise tolerance, depression, anxiety, and social isolation, which interfere with eating behaviors, leading to inadequate dietary habits. However, measures focusing on the determinants of eating behavior among patients with HF are currently lacking. OBJECTIVE: This study aims to develop a self-administered scale to assess the eating behaviors of patients with HF living at home (Self-Administered Eating Behaviors Scale for Heart Failure [SEBS-HF]). METHODS: This study encompasses 3 phases. Phase 1 involves identifying factors influencing eating behaviors in patients with HF. First, a literature review will be conducted using PubMed and CINAHL databases. The specified literature will be analyzed qualitatively and inductively. Additionally, verbatim transcripts obtained from semistructured interviews of patients with HF and medical experts will be qualitatively analyzed. Based on the Phase 1 results, a preliminary scale will be constructed. In Phase 2, cognitive interviews will be conducted with patients with HF and experts; the preliminary scale will be used to qualitatively evaluate its content validity. After validation, the scale will be used in Phase 3 to conduct a cross-sectional study involving patients with HF. In Phase 3, data will be collected from clinical records and self-administered questionnaires or scales. After conducting a preliminary survey, the main survey will be conducted. The reliability and validity of the scale will be assessed using statistical methods. RESULTS: The first phase of this study commenced in September 2023, and by May 2, 2024, a total of 7 patients with HF and 6 expert professionals were enrolled as study participants. The draft creation of the scale will be completed in 2024, and the content validity evaluation of the draft scale is expected to be finished by early 2025. The third phase will begin its investigation in mid-2025 and is expected to be completed by late 2025, after which the SEBS-HF will be published. CONCLUSIONS: The development and use of this scale will enable a more comprehensive evaluation of the factors influencing eating behaviors in patients with HF. Thus, medical and welfare professionals should provide appropriate support tailored to the specific needs of patients with HF. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/60719.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,192

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0380,008

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 Opus0,163
Tête enseignante GPT0,550
Écart entre enseignants0,387 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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