Internet-based Self-Assessment after the Tsunami: lessons learned
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the aftermath of the Tsunami disaster in 2004, an online psychological self-assessment (ONSET) was developed and made available by the University of Zurich in order to provide an online screening instrument for Tsunami victims to test if they were traumatized and in need of mental health care. The objective of the study was to report the lessons learnt that were made using an Internet-based, self-screening instrument after a large-scale disaster and to discuss its outreach and usefulness. METHODS: Users of the online self-assessment decided after finishing the procedure whether their dataset could be used for quality control and scientific evaluation Their answers were stored anonymously only if they consented (which was the case in 88% of the sample), stratified analyses according to level of exposure were conducted. RESULTS: A total of 2,914 adult users gave their consent for analysis of the screenings. Almost three quarter of the sample filled out the ONSET questionnaire within the first four weeks. Forty-one percent of the users reported direct exposure to the Tsunami disaster. Users who were injured by the Tsunami and users who reported dead or injured family members showed the highest degree of PTSD symptoms. CONCLUSION: ONSET was used by a large number of subjects who thought to be affected by the catastrophe in order to help them decide if they needed to see a mental health professional. Furthermore, men more frequently accessed the instrument than women, indicating that Internet-based testing facilitates reaching out to a different group of people than "ordinary" public mental health strategies.
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 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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».