Measuring Life Events and Their Association With Clinical Disorder: A Protocol for Development of an Online Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Severe life events are acknowledged as important etiological factors in the development of clinical disorders, including major depression. Interview methods capable of assessing context and meaning of events have demonstrated superior validity compared with checklist questionnaire methods and arguments for interview approaches have resurfaced because choosing the appropriate assessment tool provides clarity of information about gene-environment interactions in depression. Such approaches also have greater potential for understanding and treating clinical cases or for use in interventions. OBJECTIVE: (1) To argue that life events need sophisticated measurement not satisfactorily captured in checklist approaches. (2) To review life-events measures and key findings related to disorder, exemplifying depression. (3) To describe an ongoing study with a new online measure and to assess its psychometric properties and the association of life events in relation to disorder and educational outcomes. METHODS: The Computerised Life Events Assessment Record (CLEAR) is under development as a tool for online assessment of adult life events. Based on the Life Events and Difficulties Schedule interview, CLEAR seeks to assess life events to self and close others, link these to other events and difficulties, and utilize calendar-based timing, to improve upon checklist approaches. RESULTS: The CLEAR study is in the preliminary stages and its results are expected to be made available by the end of 2015. CONCLUSIONS: There is currently no sophisticated technological application of social risk factor assessment, such as life events and difficulties. CLEAR is designed to gather reliable and valid life-event data while combating the limitations of interviews (eg, time consuming and costly) and life-event checklists (eg, inability to accurately measure severity and independence of life events). The advantages of using such innovative methodology for research, clinical practice, and interventions are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».