Evaluation of the Quick Inventory of Depressive Symptomatology - Self-Report (QIDS-SR) in a spinal cord injury population.
Notice bibliographique
Résumé
Spinal cord injury (SCI) is an acute and devastating event that results in significant and permanent life changes for the individuals who are injured, as well as their families and friends. Depression has received more attention from clinicians and researchers than any other psychological issue among persons with SCI. Measurement of depression in this population has a variety of methodological issues, including inconsistent assessments used (self-report versus clinical interviews), varying definitions of depression, inclusion and exclusion of physical symptoms in the assessment process, and use of measures that do not represent DSM-IV criteria for major depressive disorder. The primary goal of this study was to evaluate the Quick Inventory of Depressive Symptomatology - Self-Report (QIDS-SR) and provide descriptive analyses of this measure with persons with SCI. Results showed that somatic symptoms were more frequently endorsed than psychological symptoms in this population. Additionally, scores on the QIDS-SR were significantly associated with a depression diagnosis in the patient's medical chart. However, QIDS-SR scores were not found to be correlated inversely with quality of life scores as predicted. The QIDS-SR was shown to have good internal consistency and convergent validity with patients with SCI. However, it failed to demonstrate construct validity. The QIDS-SR has the potential to be a valid measure with this population and further analysis of the psychometric properties with patients with SCI is warranted.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».