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Enregistrement W2122727135 · doi:10.1046/j.0001-690x.2002.00052.x

A staging approach to measuring patient‐centred subjective outcomes*

2002· review· en· W2122727135 sur OpenAlexaff
Christopher D. Bilsbury, Alex Richman

Notice bibliographique

RevueActa Psychiatrica Scandinavica · 2002
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Disorders and Psychopathology
Établissements canadiensDalhousie UniversityQueen Elizabeth II Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: In assessing clinical change, measurement is often based on psychometric scales. However, change is best revealed within the constellation of problems salient to the patient, rather than in alterations in the abstract constructs, psychometrically measured. These patients' problems often serially unfold in qualitative stages, even before the full-blown disorder emerges. These qualitative stages constitute the natural history extending from early to late, fluctuating from mild to severe, and progressing from full-blown disorder to recovery. METHOD: We reviewed the literature on clinimetrics and patient-centred subjective measures, and related these findings to the use of the discretized-analogue scaling method. RESULTS: There is increasing recognition of clinimetric approaches that structure the pre-clinical and clinical material into a scale that reflects the symptoms, consequences and complications in a manner understandable to the patient, and enabling the quantification of severity or change. This monograph provides criteria and methods for developing these building blocks that enable the assessment of severity, stage or change. We show examples of their use in quantitative clinical outcome measurement. CONCLUSION: We encourage further studies in the ideology and procedures for measuring clinical change in terms of personally subjective experiences.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,905
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,255 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations61
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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