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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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,436

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,119
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 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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