Validity of participants’ self-reported diagnosis for a work absence due to a mental health problem compared with physician-certified diagnosis for the same work absence among 709 Canadian workers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study assesses the validity of a self-reported mental health problem (MHP) diagnosis as the reason for a work absence of 5 days or more compared with a physician-certified MHP diagnosis related to the same work absence. The potential modifying effect of absence duration on validity is also examined. METHODS: A total of 709 participants (1031 sickness absence episodes) were selected and interviewed. Total per cent agreement, Cohen's kappa, sensitivity and specificity values were calculated using the physician-certified MHP diagnosis related to a given work absence as the reference standard. Stratified analyses of total agreement, sensitivity and specificity values were also examined by duration of work absence (5-20 workdays,>20 workdays). RESULTS: Total agreement value for self-reported MHP was 90%. Cohen's kappa value was substantial (0.74). Sensitivity was 77% and specificity was 95%. Absences of more than 20 workdays had a better sensitivity than absences of shorter duration. A high specificity was observed for both short and longer absence episodes. CONCLUSION: This study showed high specificity and good sensitivity of self-reported MHP diagnosis compared with physician-certified MHP diagnosis for the same work absence. Absences of longer durations had a better sensitivity.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».