Charles Bonnet syndrome: development and validation of a screening and multidimensional descriptive questionnaire
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to develop a French Canadian questionnaire for the detection of Charles Bonnet syndrome that allows for (i) valid screening and (ii) the examination of different dimensions of the client's visual hallucinations in order to better assess the resulting needs. METHOD: Questionnaire development was guided by interviews with visually impaired individuals experiencing visual hallucinations, as well as supported by scientific literature and expert experience. A clinical study involving 76 individuals with low vision was conducted to determine the sensitivity and specificity of the instrument according to criterion validation. RESULTS: Of the 54 closed-ended questions, a subset of 11 revealed a sensitivity of 1.00 and a specificity of 0.77. Two additional questions showed high discriminating potential. Improvements to the wording and structure of some questions aiming at needs assessment were identified and applied. The improved version consists of 55 questions grouped in 8 dimensions: (1) Screening; (2) Characteristics of hallucinations; (3) Psychological impact; (4) Psychopathological origin; (5) Coping strategies; (6) Context of appearance of hallucinations; (7) Time-related matters; (8) Psychosocial support. The screening is operationalized through an algorithm applied to the set of 13 questions. CONCLUSION: The questionnaire will be a valuable aid in screening for Charles Bonnet syndrome among the low vision clientele. However, the screening will need to be supplemented by a focused low vision interdisciplinary assessment including a visual examination and a clinical interview with a psychologist.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».