A new clinical rating scale for work absence and productivity: validation in patients with major depressive disorder
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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) | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle