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Enregistrement W4406407202 · doi:10.1080/13561820.2025.2451957

Cross-cultural adaptation and evidence of validity of the interprofessional collaboration scale (IPC-BR) for Brazil

2025· article· en· W4406407202 sur OpenAlexaff
Jaira Gonçalves Trigueiro, Marcelo Viana da Costa, Márcio Adriano Fernandes Barreto, Merrick Zwarenstein, Rhanna Emanuela Fontenele Lima de Carvalho

Notice bibliographique

RevueJournal of Interprofessional Care · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdaptation (eye)Scale (ratio)PsychologyMedical educationNursingApplied psychologyMedicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We aimed to perform cross-cultural adaptation of the Interprofessional Collaboration Scale (IPC-BR) and to evaluate evidence of its validity for the Brazilian hospital context. The research consisted of six steps: translation of the instrument into the new language, synthesis of the translated versions, back-translation, synthesis of the versions in the original language, evaluation of the syntheses by an expert committee, and pilot testing or pretesting and validation of the internal structure of the items of the instrument. The pilot testing involved 4 translators, 14 judges, and 30 healthcare professionals; the validation of the internal structure involved 686 professionals including nurses, physicians and physiotherapists. Translation and cross-cultural adaptation revealed no significant changes or discrepancies in meaning from the original model. Exploratory, confirmatory, and parallel factor analyses confirmed that the Brazilian scale is unidimensional. We found unidimensional characteristics and satisfactory factor loadings, with good levels of reliability, which makes the instrument provide consistent and reliable internal evidence for measuring the construct. Thus, the possibility of using it to assess interprofessional collaboration among different target groups in the Brazilian scenario was confirmed.

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)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,078
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,078
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,504
Écart entre enseignants0,447 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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