Psychometric Validation of Sheffield Profile for Assessment and Referral to Care (SPARC) in Korean Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Identifying the palliative care needs of patients with advanced cancer is important for maintaining quality of life and timely transition to palliative care. We aimed to validate the Korean Sheffield Profile for Assessment and Referral for Care (K-SPARC) in such patients and establish its psychometric properties, including reliability, validity, and responsiveness to change. Materials and Methods: We used the forward-back translated version of SPARC, which was verified through a pilot study, to assess the palliative care needs of patients with advanced cancer. Reliability was evaluated by internal consistency using Cronbach's alpha coefficients and test-retest reliability. Criterion validity was analyzed against other questionnaires, including the Korean versions of the Functional Assessment of Cancer Therapy-General (FACT-G Korean) and Korean versions of the Edmonton Symptom Assessment System (K-ESAS). Factor analysis was used to assess construct validity. RESULTS: Two hundred fifty-nine patients were included from 2019 to 2022. Forty-nine percent of all patients were women, and the median age was 63 years. Cronbach's alpha coefficient (range, 0.642 to 0.903) and test-retest reliability (range, 0.574 to 0.749) indicated acceptable reliability. The correlation coefficients between K-SPARC and FACT-G Korean suggested significant criterion validity. The correlation coefficients for the physical, social, emotional, and functional domains were 0.701, 0.249, 0.718, and 0.511, respectively (p < 0.001, all). Factor analysis demonstrated satisfactory construct validity of the tool. CONCLUSION: This study demonstrated the utility of K-SPARC as an evaluation tool for providing palliative care to patients with advanced cancer through psychometric validation; the tool had good internal consistency, reliability, and acceptable validity.
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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) | 0,000 | 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 ».