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Enregistrement W4414106902 · doi:10.6009/jjrt.25-1575

Development of the CT Scan Attitude Scale and Evaluation of Its Reliability and Validity

2025· article· en· W4414106902 sur OpenAlexaff
Tomonari Tomitaka, Kohsuke Yamamoto, Rikuta Ishigaki, Kentaro Inomata, Tian‐Li Bo, Natsumi Kuwabara

Notice bibliographique

RevueJapanese Journal of Radiological Technology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiquePsychometric Methodologies and Testing
Établissements canadiensWorkplace Health, Safety and Compensation Commission
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of Science
Mots-clésReliability (semiconductor)Scale (ratio)Computed tomographyPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Ensuring that patients undergo examinations with confidence and ease is crucial. This study aims to develop a reliable and valid CT Scan Attitude Scale (CT-SAS) to measure attitudes toward CT scans objectively. METHODS: In Study 1, question items were developed based on preliminary surveys and prior research. A survey involving 497 screening participants was conducted to refine the scale. Factor analysis was employed to select appropriate items, estimate a factor model, and assess the reliability of the scale. In Study 2, the CT-SAS was administered to 496 university students, and its validity was evaluated by comparing their responses with those of screening participants. RESULTS: Study 1 resulted in the development of a 10-item, 3-factor scale, with all model fit indices meeting established criteria. Reliability coefficients (Cronbach's α) for each factor ranged from 0.850 to 0.751, indicating high internal consistency. In Study 2, university students demonstrated significantly higher scores on each factor, supporting the scale's validity. CONCLUSION: This study successfully developed and validated the CT Scan Attitude Scale, a tool for assessing attitudes toward CT scans. Future research should explore how interventions targeting examination attitudes can influence outcomes using this scale.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,115
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,211
Score d'incertitude au seuil0,893

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,115
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,374
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,094 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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