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Enregistrement W3094941336 · doi:10.2147/ndt.s269037

<p>Validation of the Dutch Version of the Brief Negative Symptom Scale</p>

2020· article· en· W3094941336 sur OpenAlexaboutno aff
Birgit L. Seelen‐de Lang, Christien E. Boumans, Henk LI Nijman

Notice bibliographique

RevueNeuropsychiatric Disease and Treatment · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSchizophrenia (object-oriented programming)Concurrent validityScale (ratio)MedicineRating scaleReliability (semiconductor)Internal consistencyClinical psychologyDepression (economics)External validityPsychiatryInter-rater reliabilityPositive and Negative Syndrome ScaleNegative symptomPsychosisPsychometricsPsychologyDevelopmental psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The Brief Negative Symptom Scale (BNSS) was developed to measure negative symptoms of schizophrenia. However, the Dutch translation of this instrument, called the "Korte Schaal voor Negatieve Symptomen" (KSNS), has not yet been validated. This study investigates the validity and reliability of this Dutch version of the instrument. PATIENTS AND METHODS: The Psychotic Symptom Rating Scale (PSYRATS), Calgary Depression Scale for Schizophrenia (CDSS), the Health of the Nation Scale (HoNOS) and the KSNS were used for routine outcome monitoring to measure symptoms in 28 patients with a psychotic disorder who were being treated on a long-stay ward. RESULTS: The internal consistency of the KSNS is fair to good. The inter-rater reliability is excellent. The concurrent validity is moderate but acceptable. The correlations between the KSNS and scales for depression and positive symptoms were not significant, which indicate good divergent validity. CONCLUSION: Despite the small sample size of the current study, we conclude that the BNSS, called the KSNS in Dutch, appears to be a reliable and valid tool for investigating negative symptoms in detail in patients with psychotic disorders.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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