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Enregistrement W3022149665 · doi:10.3389/fpsyt.2020.00373

Factor Analyses and Validity of the Transplant Evaluation Rating Scale (TERS) in a Large Sample of Lung Transplant Candidates

2020· article· en· W3022149665 sur OpenAlexaff
Mariel Nöhre, Georgios Paslakis, Özgür Albayrak, Maximilian Bauer-Hohmann, Jan Brederecke, Daniela Eser-Valeri, I. Tudorache, Martina de Zwaan

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTransplantation: Methods and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health NetworkToronto General Hospital
Organismes subventionnairesDeutsches Zentrum für Lungenforschung
Mots-clésRating scaleSample (material)Scale (ratio)MedicineClinical psychologyPsychologyChromatographyCartographyDevelopmental psychologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: It is well known that the occurrence of mental disorders is more common in lung transplant candidates compared to the general population. After transplantation mental disorders may negatively affect quality of life, adherence to immunosuppressive medication, as well as overall survival. Therefore, the identification of patients at risk is of utmost importance and in Germany pre-transplant psychosocial evaluation of the patients is required. To ensure high quality and comparability of these assessments, the use of psychometrically sound instruments is recommended. We applied the Transplant Evaluation Rating Scale (TERS), a broadly used expert interview. Two research groups have detected a two-factor structure of the TERS in different transplant samples; however, with slightly different results. The present study investigated which of the models would fit best in our sample of lung transplant patients. Additionally, we assessed convergent and predictive validity of the best fitting model to evaluate its clinical usefulness. METHODS: Between 2016 and 2019, 390 lung transplant candidates were evaluated and included in the study. The median age was 53 years and 54% were male. TERS interviews were conducted by trained medical doctors and psychologists. The participants completed questionnaires assessing quality of life and levels of depression and anxiety. Transplant- and disease-specific variables (lung disease, listing date, oxygen use) were taken from the patient charts. Confirmatory factor analysis was used to test the two proposed TERS-models in the present sample. RESULTS: The two-factor structure of the TERS reported by Hoodin and Kalbfleisch fit our sample best, showing good psychometric properties. The factor "emotional sensitivity" was highly correlated with quality of life and measures of psychosocial health while the factor "defiance" correlated with obstructive lung disease and older age but not with quality of life. The two factors showed differential predictive validity with regard to time until listing and pulmonary-specific quality of life 1 year after transplantation. CONCLUSIONS: The two factors showed good psychometric properties, and differential convergent and predictive validity. However, further studies concentrating on the predictive value of the TERS and its factors regarding somatic outcomes (mortality, graft functioning) are required.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,308 · 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
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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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