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Enregistrement W2014174333 · doi:10.1080/10640266.2010.490125

Eating Disorder Symptom Severity Scale: A New Clinician Rated Measure

2010· article· en· W2014174333 sur OpenAlexaff
Katherine A. Henderson, Annick Buchholz, Julie Perkins, Sarah Jane Norwood, Nicole Obeid, Wendy Spettigue, Stephen Feder

Notice bibliographique

RevueEating Disorders · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensUniversity of OttawaYork UniversityCarleton UniversityChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCronbach's alphaInternal consistencyClinical psychologyPsychiatryPsychologyScale (ratio)Eating disordersEating Disorder InventoryPsychometricsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study describes the development and validation of the clinician-rated Eating Disorder Symptom Severity Scale (EDS3), created to address a gap in measurement options for youth with eating disorders. The EDS3 is modeled on the Childhood Severity and Acuity of Psychiatric Illness Scales (Lyons, J. S, 1998 Lyons, J. S. 1998. “The Severity and Acuity of Psychiatric Illness Scales Manual – Child and adolescent version”. In San Antonio, Harcourt Brace & Company, TX: The Psychological Corporation. [Google Scholar]). Factor analysis revealed a 5-factor solution and accounted for 78% of the variance, and internal consistency within the subscales was good (Cronbach alphas: 0.69 to 0.93). The EDS3 is a valid and reliable measure designed for clinicians to help assess the severity of a youth's eating disorder and to facilitate outcomes research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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