Routine use of mental health outcome assessments: choosing the measure
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is little consensus about which outcome measures to use in mental healthcare. AIMS: To investigate the relationship between the items in four staff-rated measures recommended for routine use. METHOD: Correlation analysis of total scores and factor analysis using combined data from the Health of the Nation Outcome Scales (HoNOS). The Camberwell Assessment of Need Short Appraisal Schedule (CANSAS), the Threshold Assessment Grid (TAG) and the Global Assessment of Functioning (GAF) were performed. Procrustes analysis on factors and scales, and Ward's cluster analysis to group the items, were applied. RESULTS: The total scores of the measures were moderately correlated. The Procrustes analysis, factor analysis and cluster analysis all agreed on better coverage of the patients' problems by HoNOS and CANSAS. CONCLUSIONS: A global severity factor accounts for 16% of the variance, and is best measured with TAG or GAF. The CANSAS and HoNOS each provide a detailed characterisation of the patient; only CANSAS provides information about met needs.
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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 | 0,182 | 0,343 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».