Adapting the alcohol and alcohol problems perception questionnaire and the drug and drug problems perception questionnaire: A psychometric analysis of a person-centred approach
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Alcohol and Alcohol Problems Perception Questionnaire and the Drug and Drug Problems Perception Questionnaires were developed decades ago to assess health care providers' attitudes toward patients who use substances. Although reliable, the language in these tools no longer aligns with contemporary societal and academic discourse on person-centred language. Therefore, this study aimed to evaluate whether modifying the language in the Alcohol and Alcohol Problems Perception Questionnaire and Drug and Drug Problems Perception Questionnaire to create the person-centered Alcohol and Alcohol Problems Perception Questionnaire and person-centered Drug and Drug Problems Perception Questionnaire would affect their reliability, internal consistency, and factor structures when used with registered nurses and registered practical nurses. Methods: In fall 2024, an electronic survey was distributed to 1400 RNs and RPNs at an acute care hospital in northwestern Ontario, with 412 responding (29.4 % response rate). Participants were randomly assigned to complete either the original Alcohol and Alcohol Problems Perception Questionnaire and Drug and Drug Problems Perception Questionnaire or the revised person-centred versions. Confirmatory factor analysis and exploratory factor analysis were conducted to assess the factor structures of both versions. Results: Confirmatory factor analysis revealed suboptimal model fits for both the Alcohol and Alcohol Problems Perception Questionnaire and the person-centred Alcohol and Alcohol Problems Perception Questionnaire. The best-fitting Alcohol and Alcohol Problems Perception Questionnaire was a seven-factor, 30-item model, and the person-centred Alcohol and Alcohol Problems Perception Questionnaire was a revised four-factor, 22-item model after exploratory factor analysis. Confirmatory factor analysis for the Drug and Drug Problems Perception Questionnaire indicated support for the original five-factor structure, but a four-factor, 16-item model emerged after exploratory factor analysis for the person-centred version. Conclusions: Although limited by a small sample size and data from a single setting, the findings of this study provide preliminary support that slightly modified versions of the PC- AAPPQ and PC-DDPPQ may hold promise for use with practising clinical nurses in similar contexts.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».