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Enregistrement W2094767810 · doi:10.1007/s12160-012-9357-6

Type-D Personality and Heart Disease: It Might Be ‘One Small Step’, but It Is Still Moving Forward: A Comment on Grande et al.

2012· letter· en· W2094767810 sur OpenAlexaffabout
Simon Bacon, Grégory Moullec

Notice bibliographique

RevueAnnals of Behavioral Medicine · 2012
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensUniversité de MontréalConcordia UniversityHôpital du Sacré-Cœur de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth psychologyPersonalityType D personalityPsychologyMedicineClinical psychologySocial psychologyPublic healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the landmark studies of the late 60s and early 70s, we as a field have tried to find the key psychosocial predictors of poorer cardiovascular outcomes. In the mid-90s, a new construct, type-D personality, was found to have significant predictive ability for mortality in patients with coronary heart disease [1]. This has led to a constant stream of original studies and reviews exploring the potential role of type-D personality in the progression of heart disease. Of particular note, there has been a recent spate of systematic reviews [2–4] on the topic. In spite of this, the review by Grande et al. [5] truly provides an extension, not only through the inclusion of new studies, but also in its conceptualisation. Grande and colleagues have taken a rigorous and refined approach to assessing the impact of type-D personality on cardiac outcomes, which has created a number of interesting talking points. One particularly interesting point rightly highlighted by the authors is the contrasting data on patients with coronary artery disease vs. those with congestive heart failure (CHF). They raise the issue of whether this difference is driven by a true lack of prognostic effects in CHF patients or if this just reflects the increased sample size in the newer larger CHF studies and tend, with good reason, to lean more on the side of an actual prognostic difference. There is, however, an alternative possibility which revolves around the appropriate cut point for different populations. The type-D scale, which was used in 11 out of the 12 studies, was developed in a specific population, a Flemish/Dutch coronary artery disease population [6], and whilst there has been some good work to establish the factor structure invariance of the scale across different languages and populations [7], the same cannot be said for the cut point of 10. One of the main underpinnings of good psychometrics is that all aspects of a scale or questionnaire are validated when used in new populations, i.e. any population that differs substantially from the original cohort the scale/questionnaire was developed in. Following this, it could be that type-D personality may be predictive of outcomes in CHF populations, but not with a cut point of 10. Further complicating this issue is the way in which the original cut point was generated. The figure of 10 is derived from a median split of negative affect and social inhibition in the original validation study. We think all of us would argue that this is not the optimal way of defining a diagnostic level, though, as highlighted by Grande and colleagues, what is the comparator or ‘reference standard’ [8] needed to determine the classification accuracy of the type-D cut point? Suffice to say, there needs to be more work around the optimisation of a type-D cut point, or if no valid measure can be reliably generated, then only continuous data should be used in the future.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,133
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,133
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0060,017
Science ouverte0,0100,005
Intégrité de la recherche0,0560,070
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,007

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 Opus0,197
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,239 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations9
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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