A Computer-Based Screening Method for Distress in Patients With Multiple Sclerosis: A Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In multiple sclerosis (MS) patients, symptoms of anxiety, depression, pain, and cognitive impairment are highly prevalent and contribute to lower wellbeing. As these physical and psychological symptoms of distress often stay unnoticed, regular screening could offer possibilities to identify and refer impaired patients to appropriate care. OBJECTIVE: The aim of our study was to pilot a new computer-based method in 43 MS patients to efficiently screen for a variety of psychological and physical symptoms of distress. METHODS: Data on feasibility and psychological and physical distress (anxiety, depression, fatigue, physical disability, cognitive functioning) were collected via a touch screen computer. Referral to psychosocial care and rehabilitation was retrospectively checked. RESULTS: The results demonstrated that most patients (35/40, 88%) considered the screening meaningful and the system easily usable (37/40, 93%). Average completion time of the screening was below 8 minutes. Many patients (35/40, 88%) had elevated distress levels, of whom the majority was referred. CONCLUSIONS: These findings imply that computer-based screening for MS-related distress incorporated in clinical care is feasible and aids to identify psychological or physical needs. A randomized controlled trial with follow-up should address whether this screening method could be more effective than routine care, and whether it can improve costs and efficiency of care.
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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 | 0,013 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».