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Enregistrement W2058667104 · doi:10.1017/s1041610200006505

Qualitative Analysis of the Clinician Interview-Based Impression of Change (Plus): Methodological Issues and Implications for Clinical Research

2000· article· en· W2058667104 sur OpenAlexaff
Christine Joffres, Janice Graham, Kenneth Rockwood

Notice bibliographique

RevueInternational Psychogeriatrics · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensQueen Elizabeth II Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyQualitative researchClinical psychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Clinician Interview-Based Impression of Change, plus carer interview (CIBIC-Plus), is widely used in antidementia drug trials. It comprises Likert scales for disease severity and changes, and written accounts summarizing semistructured interviews evaluating behavior, cognition, and function. Studies using the CIBIC-Plus have focused on the numeric scores to the exclusion of the textual data. Our study explored both sets of data to evaluate whether the CIBIC-Plus written data supported (a) the clinicians' global evaluation of patients' changes during treatment, and (b) the emergence of consistent treatment effects. The global (numeric) scales of change were inconsistently supported by the textual data provided in the CIBIC-Plus. No consistent treatment effects were noted. Methodological problems presently limit the retrospective use of the CIBIC-Plus textual data. Improved standardization of note-taking in the CIBIC-Plus textual data may allow for a better understanding of the typical profiles and clinical importance of changes seen in the course of dementia treatment.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,367
Score d'incertitude au seuil0,605

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,704
Tête enseignante GPT0,695
Écart entre enseignants0,010 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations48
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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