The Self-Efficacy for Managing Chronic Disease Scale – French version: A validation study in primary care
Notice bibliographique
Résumé
Rationale and objectiveThe evaluation of patient self-efficacy for managing chronic diseases is important in self-management education programs. A valid instrument to evaluate self-efficacy exists: the Self-Efficacy for Managing Chronic Disease 6-Item Scale (SEM-CD). The purpose of this study was to assess the psychometric properties of a French version of the instrument (SEM-CD Fv) in a primary health care context.MethodThe French translation of the questionnaire was obtained through a rigorous translation-back-translation process. Cronbach’s alpha, test-retest reliability (intra-class correlation coefficient, ICC), concurrent validity with the Skill and Technique Acquisition domain of the Health Education Impact Questionnaire (Heiq) and exploratory factor analysis were used to assess the psychometric properties of the SEM-CD Fv.ResultsWe analysed data from 326 primary care patients. The Cronbach alpha of the instrument was 0.93 (95% CI: 0.92 – 0.94). The ICC between the two administrations of the questionnaire (two-week interval) was 0.82 (95% CI: 0.69 – 0.90, p < 0.001). Concurrent validity of the SEM-CD Fv with the Skill and Technique Acquisition domain of the HeiQ showed a correlation coefficient of 0.49 (95% CI: 0.40 – 0.58, p < 0.001). Factor analysis for the SEM-CD Fv resulted in a one-factor solution that explained 73.8% of the variance.ConclusionThe SEM-CD Fv is a valid and reliable instrument to measure self-efficacy for managing chronic diseases in primary care patients.
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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 | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».