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Enregistrement W4416133567 · doi:10.1177/15248399251387143

Measuring Organizational Readiness in a Community Health Promotion Program: Instrument Tailoring and Psychometric Testing

2025· article· en· W4416133567 sur OpenAlexafffund
Thea Franke, Lindsay Nettlefold, Komalpreet Nandra, Joanie Sims‐Gould, Heather McKay, Farinaz Havaei

Notice bibliographique

RevueHealth Promotion Practice · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensVancouver Native Health SocietyActive Aging CanadaPositive Living Society of British ColumbiaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCLARITYConfirmatory factor analysisExploratory factor analysisScale (ratio)Health promotionConstruct (python library)Structural equation modelingConstruct validityReliability (semiconductor)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a need for tailored, psychometrically sound readiness assessment instruments that reflect the unique characteristics of community-based health promotion settings. We tailored the Readiness Diagnostic Scale (RDS) for use with community organizations using a health-promoting program for older adults (Choose to Move, CTM) as a case study. The 50-item RDS assesses organizational readiness across three domains: Motivation, Innovation-Specific Capacity, and General Capacity. Using a three-stage process we refined item wording for clarity during Stages 1 and 2, resulting in a 51-item prototype. In Stage 3, individuals from community-based organizations (n = 207) completed the prototype survey; data were used to assess psychometric properties of the prototype. Exploratory factor analysis supported a four-factor structure; nine items did not load on any factor and were removed, yielding a 42-item scale (RDS-CTM). Most items from original domains retained their structure; however, a new factor, General Capacity-Staff, emerged, emphasizing the role of staff in organizational readiness. The final model explained 59% of the variance, with strong factor loadings (0.48-0.92) and excellent reliability (α = .91-.95). The RDS-CTM is a practical tool for assessing organizational readiness to implement CTM. It can guide capacity-building efforts, inform resource allocation, and support decision-making around implementation support and program feasibility. Although specific for CTM, the RDS could be adapted for other health promotion programs in community settings, offering a standardized approach to readiness assessment across diverse initiatives. Future research should explore the RDS-CTM's broader applicability and construct validation, using larger samples and confirmatory methods such as structural equation modeling.

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)0,120
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,136
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 enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,633

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1200,136
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,693
Tête enseignante GPT0,639
Écart entre enseignants0,054 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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