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Enregistrement W2757288156 · doi:10.1080/00207411.2017.1368308

French version of the profiles of occupational engagement in people with severe mental illness: Translation, adaptation, and validation

2017· article· en· W2757288156 sur OpenAlexaff
Nadine Larivière, Ginette Aubin, Marie-Ève Pépin, Vanessa Maurice, François Lavertu, Cynthia Tardif, Sandra Labbé, Ulrika Bejerholm

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Mental Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInter-rater reliabilityMental illnessPsychologyOccupational therapyPsychological interventionReliability (semiconductor)Clinical psychologyApplied psychologyMental healthPsychiatryDevelopmental psychologyRating scale

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Occupational engagement is affected in many persons with severe mental illness (SMI) because of personal, occupational, and environmental issues. However, no French assessment tool measuring occupational engagement in these persons is currently available. The objectives of the study were to translate the “Profiles of Occupational Engagement in People with Severe Mental Illness” (POES), including a time use diary and an interview, and to measure the interrater reliability of the French version. First, a transcultural validation process of the English version of the POES into French was completed. Second, to determine interrater reliability, ten evaluators assessed 23 participants with an SMI. Specific concepts were clarified with the author of the original tool. No items were added or removed following the translation process. An interview guide was developed to assist the interview on occupational engagement. Analyses indicated high interrater reliability (ICC = 0.94). French-speaking clinicians will be able to use a validated French version of the POES to better capture occupational engagement in people with SMI, facilitating the individualisation of interventions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,119
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,357 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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