Predicting individual change during the course of treatment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: An empirically derived prediction model was developed in a private practice setting to monitor on-track and off-track weekly treatment progress in an intensive outpatient program (IOP). METHOD: The predictive equation was derived as a function of the baseline measure and time. The formulae for the predictive equations were derived from two groups of psychiatric patients (N = 400 each) in an IOP diagnosed with major depression. Each equation was cross-validated between these two psychiatric IOP samples and a dual diagnosis sample (N = 198) using κ, the reliable change index (RCI), receiver operating characteristic curves, and Youden's J. RESULTS: Using varying RCI classifications, approximately 66-75% of both samples reliably improved, 23-24% were indeterminant, and only 1-3% deteriorated. Of patients identified as off-track, which included patients classified as indeterminant and deteriorated, 83% were correctly identified. Of those identified as on-track, 85% were correctly classified. Those identified as on-track (85%) are highly likely to respond to treatment as expected. CONCLUSIONS: The overall efficiency index (hit rate) for the correct classification of all patients was 85%. Implications for using this predictive model as a clinical support decision tool with relatively homogeneous populations in other practice settings are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».