State-Space Grid Analysis: Applications for Clinical Whole Systems Complementary and Alternative Medicine Research
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents state space grids (SSGs) as a mathematically less intensive methodology for process-oriented research beyond traditional qualitative and quantitative approaches in whole systems of complementary and alternative medicine (WS-CAM). SSGs, originally applied in developmental psychology research, offer a logical, flexible, and accessible tool for capturing emergent changes in the temporal dynamics of patient behaviors, manifestations of resilience, and outcomes. The SSG method generates a two-dimensional visualization and quantification of the inter-relationships between variables on a moment-to-moment basis. SSGs can describe dyadic interactive behavior in real time and, followed longitudinally, allow evaluation of how change occurs over extended time periods. Practice theories of WS-CAM encompass the holistic health concept of whole-person outcomes, including nonlinear pathways to complex, multidimensional changes. Understanding how the patient as a living system arrives at these outcomes requires studying the process of healing, e.g., sudden abrupt worsening and/or improvements, 'healing crises', and 'unstuckness', from which the multiple inter-personal and intra-personal outcomes emerge. SSGs can document the indirect, emergent dynamic effects of interventions, transitional phases, and the mutual interaction of patient and environment that underlie the healing process. Two WS-CAM research exemplars are provided to demonstrate the feasibility of using SSGs in both dyadic and within-patient contexts, and to illustrate the possibilities for clinically relevant, process-focused hypotheses. This type of research has the potential to help clinicians select, modify and optimize treatment plans earlier in the course of care and produce more successful outcomes for more 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 | 0,006 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».