Validation of the Patient Activation Measure in kidney stone disease patients
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We aimed to validate the Patient Activation Measure (PAM) within a kidney stone disease (KSD) population, determine the variability of patient activation within this population, and characterize relationships between activation and variables such as health literacy, quality of life, and demographics. METHODS: This cross-sectional study includes individuals 18 years or older followed for KSD at University of Montreal Hospital Center. Demographic data and responses for the PAM, Wisconsin Stone Quality of Life scale, and Health Literacy Questionnaire (HLQ) were acquired. RESULTS: Females and those with poor medication adherence were found to have significantly lower activation. The HLQ dimensions "Actively managing my health," "Navigating the healthcare system," and "Understand health information well enough to know what to do" were associated with significantly higher activation. Rasch analysis revealed an item reliability of 0.81, a person reliability of 0.98, and a Cronbach's alpha of 0.88. Regarding item fit, only item 1 (When all is said and done, I am the person who is responsible for taking care of my health) fit poorly with the model. Principle component analysis revealed evidence of a second dimension, accounting for 9.0% of the variation in observed responses. CONCLUSIONS: Female sex and poor medication adherence were associated with significantly lower activation. Aspects of health literacy concurring with the precise definition of "activation" were associated with significantly higher PAM scores. The PAM was found to have good person and item reliability, and good internal consistency; however, principal component analysis revealed that construct validity is possibly threatened by multidimensionality.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».