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Enregistrement W2479475780 · doi:10.1186/s12888-016-0967-6

Use of a structured functional evaluation process for independent medical evaluations of claimants presenting with disabling mental illness: rationale and design for a multi-center reliability study

2016· article· en· W2479475780 sur OpenAlexaff
Monica Bachmann, Wout de Boer, Stefan Schandelmaier, Andrea Leibold, Renato Marelli, Joerg Jeger, Ulrike Hoffmann‐Richter, Ralph Mager, Heinz J. Schaad, Thomas Zumbrunn, Nicole Vogel, Oskar Bänziger, Jason W. Busse, Katrin Fischer, Regina Kunz

Notice bibliographique

RevueBMC Psychiatry · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesBundesamt für SozialversicherungenSUVASchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésMental illnessPsychologyIntraclass correlationReliability (semiconductor)Inter-rater reliabilityWork (physics)Disability benefitsProcess (computing)Mental healthApplied psychologyPsychiatryPsychometricsClinical psychologyComputer scienceRating scaleDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Work capacity evaluations by independent medical experts are widely used to inform insurers whether injured or ill workers are capable of engaging in competitive employment. In many countries, evaluation processes lack a clearly structured approach, standardized instruments, and an explicit focus on claimants' functional abilities. Evaluation of subjective complaints, such as mental illness, present additional challenges in the determination of work capacity. We have therefore developed a process for functional evaluation of claimants with mental disorders which complements usual psychiatric evaluation. Here we report the design of a study to measure the reliability of our approach in determining work capacity among patients with mental illness applying for disability benefits. METHODS/DESIGN: We will conduct a multi-center reliability study, in which 20 psychiatrists trained in our functional evaluation process will assess 30 claimants presenting with mental illness for eligibility to receive disability benefits [Reliability of Functional Evaluation in Psychiatry, RELY-study]. The functional evaluation process entails a five-step structured interview and a reporting instrument (Instrument of Functional Assessment in Psychiatry [IFAP]) to document the severity of work-related functional limitations. We will videotape all evaluations which will be viewed by three psychiatrists who will independently rate claimants' functional limitations. Our primary outcome measure is the evaluation of claimant's work capacity as a percentage (0 to 100 %), and our secondary outcomes are the 12 mental functions and 13 functional capacities assessed by the IFAP-instrument. Inter-rater reliability of four psychiatric experts will be explored using multilevel models to estimate the intraclass correlation coefficient (ICC). Additional analyses include subgroups according to mental disorder, the typicality of claimants, and claimant perceived fairness of the assessment process. DISCUSSION: We hypothesize that a structured functional approach will show moderate reliability (ICC ≥ 0.6) of psychiatric evaluation of work capacity. Enrollment of actual claimants with mental disorders referred for evaluation by disability/accident insurers will increase the external validity of our findings. Finding moderate levels of reliability, we will continue with a randomized trial to test the reliability of a structured functional approach versus evaluation-as-usual.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,476

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,184
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,282 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations15
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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