The integral inventory for depression, a new, self-rated clinimetric instrument for the emotional and painful dimensions in major depressive disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the reliability and validity of the Integral Inventory for Depression (IID) scale using post hoc analyses of data from a multi-country study (ClinicalTrials.gov: NCT00561509) of patients with major depressive disorder (MDD). METHODS: Patients (N = 1629) completed the IID (comprising two separate dimensions for emotional and physically painful symptoms; maximum score of 65) and a reference scale (16-item Quick Inventory of Depressive Symptomatology Self-Report) at baseline and at follow-up (8 and 24 weeks). Physicians rated MDD symptoms using the Clinical Global Impressions of Severity scale at each visit. Inter-item correlation, internal consistency, external validity, factor structure, and exploratory analysis of an optimal severity cut-off point were assessed. RESULTS: The IID displayed two distinct dimensions (i.e. painful and emotional) with little item redundancy and good internal consistency (Cronbach's α > 0.83 at each visit). The IID displayed good external validity (Pearson's correlations coefficients >0.60 at each visit) and statistically significant agreement (McNemar's test; P < 0.001 at follow-up) with the reference scale. Results suggest that a cut-off score of ≤24 had adequate precision (>80%) to identify patients with and without moderate MDD. CONCLUSIONS: Results suggest that the IID may be a reliable and valid tool for assessing emotional and painful symptoms of MDD.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».