Measuring compassion in end-of-life cancer patients: The Italian validation of the Sinclair Compassion Questionnaire (SCQit)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Compassion is acknowledged as a key component of high-quality palliative care, producing positive outcomes for both patients and healthcare providers. The development of the Sinclair Compassion Questionnaire (SCQ) fulfilled the need for a valid and reliable tool to measure patients' experience of compassion. To validate the Italian version of the SCQ and to evaluate its psychometric properties in a sample of cancer patients with a life expectancy of less than 4 months. METHODS: Cronbach's alpha estimates were computed to evaluate the internal reliability. Exploratory Factor Analysis, Confirmatory Factor Analysis, and Item Response Theory analyses were performed to assess the validity of the construct. Divergent validity was assessed using the Functional Assessment of Chronic Illness Therapy-Treatment Satisfaction-Patient Satisfaction, the revised Edmonton Symptom Assessment Scale, and the Trust in Oncologist Scale-Short Form. Data were collected from 131 patients recruited in either a hospital or a hospice setting. RESULTS: The analyses confirmed the single factor structure of SCQit, with Confirmatory Factor Analysis factor loadings ranging between 0.81 and 0.92 and satisfactory internal reliability. Hospital setting and high diagnosis/prognosis awareness were associated with significantly lower SCQit scores, whereas practicing a religious faith was associated with greater experiences of compassion. SIGNIFICANCE OF RESULTS: The Italian version of the SCQ (SCit) is a valid and reliable measure of patient-reported compassion. The SCQit can be used in clinical practice and research to measure the compassion experiences of terminally ill cancer patients and to evaluate the effectiveness of training to promote compassionate care in healthcare professionals.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».