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Enregistrement W6939925849 · doi:10.6084/m9.figshare.c.6855539

Development of an item pool for a patient reported outcome measure of resilience for people living with dementia

2024· other· en· W6939925849 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2024
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensNipissing University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaFace validityCognitive interviewCognitionFocus groupPsychological resilienceResilience (materials science)Content validityItem response theoryPreference

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background and objectives Policies to support people living with dementia increasingly focus on strengths-based approaches, highlighting the importance of building resilience. This research responds to the lack of a suitable resilience measure for people with dementia. It develops a pool of items to inform a new measure of resilience for this population. Methods A conceptual model and associated data informed the item generation of the draft resilience measure. Regular meetings with professionals (n = 7) discussed response-scale formatting, content and face validity, leading to refinement and item reduction. Cognitive interviews with people living with dementia (n = 11) then examined the face and content validity of items and the suitability of response-scale formatting. These two phases informed subsequent revision and further item reduction of the resilience measure. Results The first item generation exercise led to 140 items. These were independently assessed by the professionals and this refinement reduced the measure to 63 items across 7 domains of the conceptual model (psychological strengths; practical approaches for adapting to life with dementia; continuing with hobbies, interests and activities; strong relationships with family and friends; peer support and education; participating in community activities; the role of professional support services). Cognitive interviews explored the 63 items with people living with dementia. Detailed feedback led to items removed due to difficulty with (a) understanding (N = 7); (b) answering (n = 11); (c) low preference for that item (n = 6); and (d) presence of a preferred item within a cluster of similar questions (n = 4). Items were amended to enhance clarity/conciseness (n = 19) leading to a final 37-item pool. Conclusion Established methods for measurement development included the expertise of people with dementia and led to the generation of a set of items for a new resilience measure that were understandable and acceptable to this target population. This 37-item pool reflects the conceptual understanding of resilience in dementia as being derived across individual, community and societal level resources.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,207 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2024
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Résumé présentoui

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