Intraclass Correlation Associated with Therapists: Estimates and Applications in Planning Psychotherapy Research
Notice bibliographique
Résumé
It is essential that outcome research permit clear conclusions to be drawn about the efficacy of interventions. The common practice of nesting therapists within conditions can pose important methodological challenges that affect interpretation, particularly if the study is not powered to account for the nested design. An obstacle to the optimal design of these studies is the lack of data about the intraclass correlation coefficient (ICC), which measures the statistical dependencies introduced by nesting. To begin the development of a public database of ICC estimates, the authors investigated ICCs for a variety outcomes reported in 20 psychotherapy outcome studies. The magnitude of the 495 ICC estimates varied widely across measures and studies. The authors provide recommendations regarding how to select and aggregate ICC estimates for power calculations and show how researchers can use ICC estimates to choose the number of patients and therapists that will optimize power. Attention to these recommendations will strengthen the validity of inferences drawn from psychotherapy studies that nest therapists within conditions.
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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 | 0,222 | 0,578 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».