Psychometric validation of the Bengali version of the 10 item MARS(Medication Adherence Rating Scale) among bipolar disorder patients, Kolkata West Bengal.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Bipolar affective is a chronic mental illness, where recurrence is very common .Bipolar patients have low or partial adherence rate to treatment. The MARS is a 10 item self report measure of medication compliance. Medication adherence is a vital predictor of illness course and outcome in patients with bipolar disorder. Aim: 1. To validate the English to Bengali translation of MARS. To establish the reliability of the MARS scale. Material and Method: The original scale was translated to Bengali version by the following process: Establishment of a bilingual group of experts.2. Examination of the conceptual structure of the instrument under study by the experts. 3. Translation 4. Examination of the translation by the experts. 5. Examination of the translation by a monolingual group. 6. Blind back translation7. Examination of the blind back translation by the experts. The Psychometric properties of MARS-B were validated among the bipolar patients (N=100). Data were collected during the period of May 2023 to July2023.by interviewing with simple random sampling and analyzed by statistical package of social science(SPSS -16) and MS Excel 2010 version software. Results: This study report shows good reliability Cronbach’s (α) 0.71 of MARS (Bengali) version. principal-components analysis extracted four factors from the MARS that together accounted for 55% of the variance. These factors were then subjected to a Varimax rotation revealing the factors of ‘Medication adherence behavior’, ‘Health status and wellbeing causes medication adherence’, ‘Perception regarding benefits of medication adherence’,and ‘Negative side effects towards psychotropic medication’ . Conclusion: This study shows that MARS Bengali version is valid, reliable and applicable in clinical practice, research, public health and primary health care in west Bengal.
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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 | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».