Measuring the quality of dying and death in advanced cancer: Item characteristics and factor structure of the Quality of Dying and Death Questionnaire
Notice bibliographique
Résumé
Background:Ensuring a good death in individuals with advanced disease is a fundamental goal of palliative care. However, the lack of a validated patient-centered measure of quality of dying and death in advanced cancer has limited quality assessments of palliative-care interventions and outcomes.Aim:To examine item characteristics and the factor structure of the Quality of Dying and Death Questionnaire in advanced cancer.Design:Cross-sectional study with pooled samples.Setting/participants:Caregivers of deceased advanced-cancer patients (N = 602; mean ages = 56.39–62.23 years), pooled from three studies involving urban hospitals, a hospice, and a community care access center in Ontario, Canada, completed the Quality of Dying and Death Questionnaire 8–10 months after patient death.Results:Psychosocial and practical item ratings demonstrated negative skewness, suggesting positive perceptions; ratings of symptoms and function were poorer. Of four models evaluated using confirmatory factor analyses, a 20-item, four-factor model, derived through exploratory factor analysis and comprising Symptoms and Functioning, Preparation for Death, Spiritual Activities, and Acceptance of Dying, demonstrated good fit and internally consistent factors (Cronbach’s α = 0.70–0.83). Multiple regression analyses indicated that quality of dying was most strongly associated with Symptoms and Functioning and that quality of death was most strongly associated with Preparation for Death (p Conclusion:A new four-factor model best characterized quality of dying and death in advanced cancer as measured by the Quality of Dying and Death Questionnaire. Future research should examine the value of adding a connectedness factor and evaluate the sensitivity of the scale to detect intervention effects across factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».