A new clinical rating scale for work absence and productivity: validation in patients with major depressive disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prevalence of major depressive disorder (MDD) is highest in working age people and depression causes significant impairment in occupational functioning. Work productivity and work absence should be incorporated into clinical assessments but currently available scales may not be optimized for clinical use. This study seeks to validate the Lam Employment Absence and Productivity Scale (LEAPS), a 10-item self-report questionnaire that takes 3-5 minutes to complete. METHODS: The study sample consisted of consecutive patients attending a Mood Disorders outpatient clinic who were in full- or part-time paid work. All patients met DSM-IV criteria for MDD and completed during their intake assessment the LEAPS, the self-rated version of the Quick Inventory for Depressive Symptomatology (QIDS-SR), the Sheehan Disability Scale (SDS) and the Health and Work Performance Questionnaire (HPQ). Standard psychometric analyses for validation were conducted. RESULTS: A total of 234 patients with MDD completed the assessments. The LEAPS displayed excellent internal consistency as assessed by Cronbach's alpha of 0.89. External validity was assessed by comparing the LEAPS to the other clinical and work functioning scales. The LEAPS total score was significantly correlated with the SDS work disability score (r = 0.63, p < 0.01) and the Global Work Performance rating from the HPQ (r = -0.79, p < 0.01). The LEAPS total score also increased with greater depression severity. CONCLUSION: The LEAPS displays good internal and external validity in a population of patients with MDD attending an outpatient clinic, which suggests that it may be a clinically useful tool to assess and monitor work functioning and productivity in depressed 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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».