A New Tool for Detecting COVID-19 Psychological Burden Among Postacute and Long-term Care Residents (Mood-5 Scale): Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Older adults are at high risk for developing serious somatic and psychological symptoms associated with COVID-19. Currently available instruments may not be sensitive to the concerns about COVID-19 in postacute and long-term care and their applications in telehealth remain to be clarified. OBJECTIVE: We investigated the psychometric properties of the Mood-5 Scale (M5) as a rapid self-assessment of the COVID-19 psychological burden among postacute and long-term care residents. METHODS: Residents (N=131), aged 50 years and above, from 20 postacute and long-term care facilities in Maryland, USA, were evaluated in-person or via telehealth (43/131, 32.8%) across a 4-week period (May 11 to June 5, 2020) during the COVID-19 pandemic. The COVID-19 psychological burden experienced by the residents was rated by geriatric psychologists who independently reviewed their clinical documentation. Psychometric analyses were performed on the M5 in relation to psychological tests, COVID-19 psychological burden, and diagnostic data collected during the evaluation. RESULTS: The M5 demonstrated acceptable internal consistency (Cronbach α=.77). M5 scores were not confounded by demographic variables or telehealth administration (P>.08). Convergent validity for the M5 was established via positive associations with anxiety (r=0.56, P<.001) and depressive (r=0.49, P<.001) symptoms. An M5 cutoff score of 3 demonstrated strong sensitivity (0.92) and adequate specificity (0.75) for identifying COVID-19 psychological distress among postacute and long-term care residents (area under the curve of 0.89, positive predictive value=0.79, negative predictive value=0.91). CONCLUSIONS: The M5 is a reliable and valid tool for self-assessment of mood that can help identify postacute and long-term care residents with significant psychological burden associated with COVID-19. It can be completed in less than 1 minute and is appropriate for use in both in-person and virtual visits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».