Exploring life engagement from the perspective of patients with major depressive disorder: a study using patient interviews
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Patient-reported outcomes can measure health aspects that are meaningful to patients, such as ‘life engagement’ in major depressive disorder (MDD). Expert psychiatrists recently identified ten items from the Inventory of Depressive Symptomatology Self-Report (IDS-SR) that can be used to measure patient life engagement. This study aimed to explore the concept of patient life engagement and provide support for the IDS-SR10 Life Engagement subscale from the patient perspective. Methods Semi-structured video interviews were conducted with adults with MDD in the United States. Patients were asked if they ever felt engaged with life, and how this affected their feelings, activities, socializing, and thoughts. Then, patients discussed the ten expert-selected IDS-SR items, and rated the relevance of all 30 items to patient life engagement on a 4-point scale. Results Patients (N = 20) understood the ‘engaged with life’ concept and could provide examples from their own lives, such as increased energy/motivation (100%), being more social/spending time with others (85%), being more communicative (80%), and having better mood (75%). Nineteen patients (95%) indicated that all ten IDS-SR10 Life Engagement items were relevant to patient life engagement, and nine of the ten items had a mean score ≥ 3 (moderately relevant). Four additional items (all relating to mood) also scored ≥ 3. Conclusions Patients found the concept of life engagement to be important and relatable, and confirmed the IDS-SR10 captures the defining non-mood-related aspects of patient life engagement. This research supports the relevance of patient life engagement as a potential clinical outcome beyond core mood symptoms, and the use of the IDS-SR10 Life Engagement subscale in patient-oriented research.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».