Living with chronic illness scale: international validation of a new self-report measure in Parkinson's disease
Notice bibliographique
Résumé
Understanding how a person lives with a chronic illness, such as Parkinson's disease (PD), is necessary to provide individualized care and professionals role in person-centered care at clinical and community levels is paramount. The present study was aimed to analyze the psychometric properties of the Living with Chronic Illness-PD Scale (EC-PC) in a wide Spanish-speaking population with PD. International cross-sectional study with retest was carried out with 324 patients from four Latin American countries and Spain. Feasibility, acceptability, scaling assumptions, reliability, precision, and construct validity were tested. The study included 324 patients, with age (mean±s.d.) 66.67±10.68 years. None of the EC-PC items had missing values and all acceptability parameters fulfilled the standard criteria. Around two-third of the items (61.54%) met scaling assumptions standards. Concerning internal consistency, Cronbach's alpha values were 0.68-0.88; item-total correlation was >0.30, except for two items; item homogeneity index was >0.30, and inter-item correlation values 0.14-0.76. Intraclass correlation coefficient for EC-PC stability was 0.76 and standard error of measurement (s.e.m.) for precision was 8.60 (for a EC-PC s.d.=18.57). EC-PC presented strong correlation with social support (rS=0.61) and moderate correlation with life satisfaction (rS=0.46). Weak and negligible correlations were found with the other scales. Internal validity correlations ranged from 0.46 to 0.78. EC-PC total scores were significantly different for each severity level based on Hoehn and Yahr and Clinical Impression of Severity Index, but not for Patient Global Impression of Severity. The EC-PC has satisfactory acceptability, reliability, precision, and validity to evaluate living with PD.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».