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Enregistrement W2139056854 · doi:10.1002/mpr.223

Reducing the length of mental health instruments through structurally incomplete designs

2007· article· en· W2139056854 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Methods in Psychiatric Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Statistical Modeling Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMissing dataSet (abstract data type)Mental healthTest (biology)Depression (economics)Quarter (Canadian coin)StatisticsScale (ratio)Data setPsychologyContrast (vision)EconometricsComputer scienceMathematicsPsychiatryArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents structurally incomplete designs as an approach to reduce the length of mental health tests. In structurally incomplete test designs, respondents only fill out a subset of the total item set. The scores on the unadministered items are estimated using methods for missing data. As an illustration, structurally incomplete test designs recording, respectively, two thirds, one half, one third and one quarter of the complete item set were applied to item scores on the Centre of Epidemiological Studies-Depression (CES-D) scale of the respondents in the Longitudinal Aging Study Amsterdam (LASA). The resulting unobserved item scores were estimated with the missing data method Data Augmentation. The complete and reconstructed data yielded very similar total scores and depression classifications. In contrast, the diagnostic accuracy of the incomplete designs decreased as the designs had more unobserved item scores. The discussion addresses the strengths and limitations of the application of incomplete designs in mental health research.

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.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,832
Score d'incertitude au seuil0,577

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,238
Tête enseignante GPT0,590
Écart entre enseignants0,352 · 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