Instruments for measuring financial well-being among Veterans: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Financial health is one of seven aspects that have been identified to appraise the well-being of Veterans. The authors conducted a systematic review to identify instruments that measure financial well-being. Methods: The authors searched the MEDLINE, EMBASE, PsycINFO, AgeLine, PTSD Pubs, Sociological Abstracts, and Social Sciences Abstracts databases from inception to April 13, 2023, for development or validation studies reporting on financial well-being instruments. The consensus-based standards for the selection of health measurement instruments (COSMIN) were used to assess risk of bias and measurement properties of eligible studies. Three Canadian Veteran partners independently reviewed and assessed the clarity and applicability of all identified tools. Results: Thirteen instruments that assessed financial well-being were identified. Of these instruments, five (38%) demonstrated sufficient structural validity, 12 (92%) internal consistency, three (23%) cross-cultural validity, one (8%) test-retest reliability, and 10 (77%) construct validity. Veteran partners identified four instruments as very clear and very applicable to Veterans: Well-Being Inventory (WBI), Economic Quality of Life Measure (Econ-QOL), Personal Financial Wellness Scale (PFWS), and Living Standards Capabilities for Elders Scale (LSCAPE). The WBI was developed and validated with a Veteran sample. The Econ-QOL was developed with a general sample and validated among Veterans. Discussion: Among the four instruments reporting strong psychometric properties and endorsed by the study's Veteran partners, only the WBI was both developed and validated with a U.S. Veteran population, whereas the Econ-QOL was only validated with that population. The PFWS and LSCAPE appear promising but require validation among Veterans.
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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 | 0,008 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».