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Enregistrement W2906066063 · doi:10.1037/prj0000331

Getting better my way: Feasibility study of a self-management support tool for people with mood and anxiety disorders.

2018· article· en· W2906066063 sur OpenAlexaffabout
Janie Houle, Stéphanie Radziszewski, Préscilla Labelle, Simon Coulombe, Matthew Menear, Pasquale Roberge, Catherine Hudon, Marie‐Thérèse Lussier, Claire Gamache, Annie Beaudin, Brigitte Lavoie, Martin D. Provencher, Guylaine Cloutier

Notice bibliographique

RevuePsychiatric Rehabilitation Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensQuebec Rehabilitation Research NetworkCentre Integre de Sante et de Services Sociaux de LavalUniversité LavalUniversité de MontréalUniversité du Québec à MontréalUniversité de SherbrookeWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsycINFOAnxietyMoodClinical psychologyPsychologyAttractivenessMEDLINEPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: ) in four care settings in Quebec, Canada. METHOD: Care providers offered the tool to people with difficulties related to mood or anxiety disorders during a 7-month period. A sample of 71 participants filled out an online survey and 27 accepted to participate in a follow-up interview. Focus groups were conducted with 82 care providers. RESULTS: Satisfaction ratings were high for the tool overall, the likelihood of recommending it to friends, its attractiveness and interest, and its completion time. Perceived usefulness was high overall and was not related to most demographic and clinical variables. No adverse effects were reported. CONCLUSION AND IMPLICATIONS FOR PRACTICE: is a comprehensive recovery-oriented tool, considered useful, acceptable and feasible to use in a variety of settings offering services for mood and anxiety disorders. (PsycINFO Database Record (c) 2019 APA, all rights reserved).

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,215

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,337 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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