Web-Based Measure of Life Events Using Computerized Life Events and Assessment Record (CLEAR): Preliminary Cross-Sectional Study of Reliability, Validity, and Association With Depression
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Given the criticisms of life event checklists and the costs associated with interviews, life event research requires a sophisticated but easy-to-use measure for research and clinical practice. Therefore, the Computerized Life Events and Assessment Record (CLEAR), based on the Life Events and Difficulties Schedule (LEDS), was developed. OBJECTIVE: The objective of our study was to test CLEAR's reliability, validity, and association with depression. METHODS: CLEAR, the General Health Questionnaire, and the List of Threatening Experiences Questionnaire (LTE-Q) were completed by 328 participants (126 students; 202 matched midlife sample: 127 unaffected controls, 75 recurrent depression cases). Test-retest reliability over 3-4 weeks was examined and validity determined by comparing CLEAR with LEDS and LTE-Q. Both CLEAR and LTE-Q were examined in relation to depression. RESULTS: CLEAR demonstrated good test-retest reliability for the overall number of life events (0.89) and severe life events (.60). Long-term problems showed similar findings. In terms of validity, CLEAR severe life events had moderate sensitivity (59.1%) and specificity (65.4%) when compared with LEDS. CLEAR demonstrated moderate sensitivity (43.1%) and specificity (78.6%) when compared with LTE-Q. CLEAR severe life events and long-term problems were significantly associated with depression (odds ratio, OR 3.50, 95% CI 2.10 to 5.85, P<.001; OR 3.38, 95% CI 2.02 to 5.67, P<.001, respectively), whereas LTE-Q events were not (OR 1.06, 95% CI 0.43 to 2.60, P=.90). CONCLUSIONS: CLEAR has acceptable reliability and validity and predicts depression. It, therefore, has great potential for effective use in research and clinical practice identifying stress-related factors for the onset and maintenance of depression and related disorders.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».