What treatment outcomes matter most? A Q-study of outcome priority profiles among youth with lived experience of depression
Notice bibliographique
Résumé
Interest in youth perspectives on what constitutes an important outcome in the treatment of depression has been growing, but limited attention has been given to heterogeneity in outcome priorities, and minority viewpoints. These are important to consider for person-centred outcome tracking in clinical practice, or when conducting clinical trials targeting specific populations. This study used Q-methodology to identify outcome priority profiles among youth with lived experience of service use for depression. A purposive sample of 28 youth (aged 16-21 years) rank-ordered 35 outcome statements by importance and completed brief semi-structured interviews eliciting their sorting rationales. By-person principal component analysis was used to identify outcome priority profiles based on all Q-sort configurations. Priority profiles were described and interpreted with reference to the qualitative interview data. Four distinct outcome priority profiles were identified: "Relieving distress and experiencing a happier emotional state"; "Learning to cope with cyclical distressing emotional states"; "Understanding and processing distressing emotional states"; and "Reduced interference of ongoing distressing emotional states with daily life". All four profiles prioritised improvements in mood and the ability to feel pleasure but differed in the level of importance assigned to learning coping skills, processing experiences, and the reduced interference of depression with life and identity. As part of a person-centered approach to care delivery, care providers should routinely engage young people in conversation and shared decision-making about the types of change they would like to prioritise and track during treatment, beyond a common core of consensus outcomes.
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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 | 0,017 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».