Defining a standard set of outcomes for patients with psychosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background A working group (WG) of researchers, clinicians, and service users was created to develop a Standard Set of Psychotic Disorder Outcomes. This study describes the ICHOM framework to create a minimum Standard Set of outcomes for Psychotic Disorders. Methods The WG defined the scope of the project to include adolescents and adults meeting DSM-5 criteria for schizophrenia spectrum disorders or bipolar I disorder. A systematic literature review was conducted to extract patient outcomes. The WG then selected outcomes for this minimum standard set using an online modified Delphi consensus technique, throughout a series of video-conference calls. Outcome measures were identified through additional literature searches using a Terwee filter. These were evaluated by inclusion criteria, namely psychometric properties, feasibility of implementation, licensing fees and available translations. Results In total, 7074 studies were screened for outcome extraction. Outcomes were extracted from the 239 of these which passed eligibility criteria. The WG voted to include 17 outcomes, grouped into 7 domains (symptoms, treatment, recovery, functioning, quality of life, physical health and safety). A further 24 outcomes were identified for bipolar disorder, grouped within the same domains. Conclusions The outcomes recommended by the working group enable meaningful and standardized assessment of psychotic disorders worldwide. Adoption of the ICHOM framework can facilitate informed decision-making by healthcare providers, long term monitoring and improved global treatment outcomes in the long term. Key messages Standard set provides a valid and easy tool for healthcare workers for measuring outcomes. Value based health care and outcomes measures could globally improve healthcare and at the same time reduce healthcare cost.
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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 | 0,259 | 0,359 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,031 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».