Estudo da Fiabilidade Interavaliadores do Instrumento de Avaliação da Capacidade em Saúde
Notice bibliographique
Résumé
O envelhecimento da população tem conduzido a um aumento dos casos de perturbações neurocognitivas, como a demência, que podem comprometer a capacidade de decisão em saúde. Torna-se, assim, essencial dispor de instrumentos válidos e fiáveis que permitam avaliar esta capacidade de forma objetiva. O Instrumento de Avaliação da Capacidade em Saúde (IAC-Saúde) foi desenvolvido para avaliar a capacidade de tomada de decisão em adultos, sendo importante averiguar a sua fiabilidade, para garantir rigor e objetividade. Este estudo teve como objetivo analisar a fiabilidade interavaliadores do IAC-Saúde. Participaram 60 adultos entre os 60 e os 85 anos (M = 71.17; DP = 5.96), maioritariamente do sexo feminino (75%), casados (65%) e reformados (86.7%), que responderam ao Montreal Cognitive Assessment, o Inventário de Avaliação Funcional de Adultos e Idosos, o Geriatric Anxiety Inventory, o Geriatric Depression Scale, e o IAC-Saúde. O IAC-Saúde foi cotado por dois avaliadores independentes para a análise do seu grau de concordância. O coeficiente de correlação intraclasse (CCI = .849) revelou boa fiabilidade interavaliadores. Embora tenham sido encontradas diferenças estatisticamente significativas entre as médias atribuídas pelos avaliadores (p < .001), registou-se uma correlação forte e positiva (rs = .865; p < .001) entre as pontuações atribuídas, indicando uma consistência geral nas avaliações. Conclui-se que o IAC-Saúde apresenta consistência robusta entre avaliadores, constituindo um instrumento fiável e aplicável à prática clínica. Apesar das diferenças individuais na cotação, o IAC-Saúde mostra-se sensível e adequado para apoiar decisões éticas e informadas em saúde. Recomenda-se a realização de estudos futuros com amostras clínicas e maior diversidade de avaliadores
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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 | 0,105 | 0,291 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».