Development and preliminary validation of the Coronary Artery Disease Education Questionnaire for Postpartum Women with pregnancy-related cardiometabolic complications (CADE-Q-PP): a modified Delphi approach
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Pregnancy-related cardiometabolic complications such as gestational diabetes mellitus, hypertensive disorders, and preterm birth significantly increase the risk of future cardiovascular diseases (CVD). Many postpartum women remain unaware of this risk, highlighting the need for targeted educational interventions. Validated tools to assess knowledge gaps in this population are lacking. Therefore, this study aimed to develop and preliminarily validate the Coronary Artery Disease Education Questionnaire for Postpartum Women (CADE-Q-PP) to ensure content validity and relevance. METHODS AND RESULTS: The CADE-Q was systematically revised to identify items specific to postpartum women's knowledge concerning pregnancy-related cardiometabolic complications and CVD risk. A modified Delphi process was conducted with a panel of 28 international experts to refine the items, using a five-point Likert scale for consensus (mean score ≥4). Items were further simplified into plain language and a clarity assessment was completed with 20 postpartum women. A total of 61 items were drafted across four key knowledge areas: cardiovascular risk, physical activity, mental health, and nutrition. Through iterative discussion, consensus was achieved on 22 questionnaire items. Clarity assessment revealed a high degree of understanding among postpartum women (total mean 4.3 ± 0.9), with 20/22 items scoring above 4.0. Items that scored lower concerned long-term risks and specific interventions. Suggestions included sentence structure and providing context for terms like 'hidden sugar' and 'extra vitamins'. CONCLUSION: The CADE-Q-PP was developed as an accessible tool for clinicians to assess knowledge gaps regarding cardiovascular risk and health promotion in postpartum women. Future work will include testing of psychometric properties to confirm validity.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».