Outcome Measurement in Pharmacological Trials: Validity of the Routine Assessment of Patient Progress (RAPP)
Notice bibliographique
Résumé
The assessment of outcomes after treatment with antipsychotic medication is fundamental to clinical care and research. The Routine Assessment of Patient Progress (RAPP) is a reliable multidimensional scale that employs nurses' ratings of symptoms and functioning in psychiatric inpatients. The present study sought to extend validity evidence for the RAPP by examining its ability to reflect changes associated with treatment by antipsychotic medications. The use of a different sample in this study also provided the opportunity to replicate earlier validity data collected on the original set of patients. Ninety-seven separate trials were conducted, involving 65 consecutive admissions to a unit that specializes in the assessment and treatment of patients with long standing severe psychiatric disorders. The RAPP, along with the Positive and Negative Syndrome Scale and global measures of severity, were administered at baseline and at the end of each trial. Both factor scores and clinically-derived subscales were analysed for sensitivity to change. Patients were globally rated as improved, unchanged or worsened at the end of the medication trial. Results indicated that the RAPP factor, clinical scale and total scores compared favourably to other outcome measures in patients rated as improved or worse. In patients rated as unchanged, RAPP scores displayed significantly less change than did the PANSS scores. These findings support the validity of the RAPP as an outcome measure in treatment trials.
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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 | 0,426 | 0,547 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».