Treatment effectiveness research in audiological rehabilitation: fundamental issues related to dependent variables
Notice bibliographique
Résumé
This article addresses one specific aspect of treatment evaluation research, namely the dependent variables used to evaluate the effectiveness of treatment programs provided in audiological rehabilitation. First, some underlying principles that should guide the design of all treatment evaluation research are presented. Second, issues specifically related to the selection of outcome measures are discussed. It is argued that treatment effectiveness research should incorporate individualized outcome measures. That is, a unique set of outcome measures should be identified for each of the persons who participate in the treatment program. Further, each outcome measure should make it possible to document changes related to each participant's involvement in the specific activity identified in the objective of the intervention program. Finally, other types of dependent variables that should be considered when conducting treatment effectiveness research are discussed. Specifically, information should be collected to identify all the factors that either facilitated or constituted an obstacle to the implementation of the treatment program or the successful attainment of the targeted goal of the program. Also, information should be obtained to describe the impacts and consequences of the intervention program.
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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 | 0,287 | 0,417 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,015 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».