Patient Experience of Integrated Care Scale: A Validation Study Among Patients with Chronic Conditions Seen in Primary Care. Copyright: Creative Commons License.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Valid and comprehensive instruments to measure integrated care are required to capture patient experience and improve quality of patient care. This study aimed to validate the Patient Experience of Integrated Care Scale (PEICS), among patients with chronic conditions seen in primary care. METHODS: One hundred and fifty-nine (159) French-speaking adults with at least one chronic condition were recruited in two family medicine clinics in Quebec (Canada) and completed the 17-item PEICS (T1). Fifty (50) participants completed it a second time 2 weeks later (T2). The internal consistency of the scale was assessed using Cronbach's alpha, the test-retest reliability with the intraclass correlation coefficient (ICC), and concurrent validity using three dimensions of the Continuity of Care from Multiple Clinicians (CC-MC), with Spearman's rank correlation coefficients. RESULTS: Cronbach's alpha for the questionnaire was 0.88 (95% CI: 0.85 to 0.91). The intraclass correlation coefficient was 0.81 (95% CI: 0.64 to 0.90) and Spearman's rank correlation coefficient with the three dimensions of the CC-MC varied from 0.44 to 0.54. CONCLUSIONS AND DISCUSSION: The PEICS showed good psychometric properties. This scale could be used in a population with chronic conditions followed in primary care to measure patient experience of integrated care.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».