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Enregistrement W4308308729 · doi:10.1016/j.scog.2022.100272

Development and validation of a fidelity instrument for Cognitive Adaptation Training

2022· article· en· W4308308729 sur OpenAlexaff
Michelle van Dam, Jaap van Weeghel, Stynke Castelein, Annemarie Stiekema, Piotr J. Quee, Sean A. Kidd, Kelly Allott, Natalie Maples, Dawn I. Velligan, Marieke Pijnenborg, Lisette van der Meer

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Research Cognition · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesStichting tot Steun Vereniging tot Christelijke Verzorging van Geestes- en Zenuwzieken
Mots-clésFidelityAdaptation (eye)PsychologyCognitionComputer scienceCognitive psychologyApplied psychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Cognitive Adaptation Training (CAT) is a psychosocial intervention with demonstrated effectiveness. However, no validated fidelity instrument is available. In this study, a CAT Fidelity Scale was developed and its psychometric properties, including interrater reliability and internal consistency, were evaluated. Methods: The fidelity scale was developed in a multidisciplinary collaboration between international research groups using the Delphi method. Four Delphi rounds were organized to reach consensus for the items included in the scale. To examine the psychometric properties of the scale, data from a large cluster randomized controlled trial evaluating the implementation of CAT in clinical practice was used. Fidelity assessors conducted 73 fidelity reviews at four mental health institutions in the Netherlands. Results: After three Delphi rounds, consensus was reached on a 44-item CAT Fidelity Scale. After administration of the scale, 24 items were removed in round four resulting in a 20-item fidelity scale. Psychometric properties of the 20-item CAT Fidelity Scale shows a fair interrater reliability and an excellent internal consistency. Conclusions: The CAT fidelity scale in its current form is useful for both research purposes as well as for individual health professionals to monitor their own adherence to the protocol. Future research needs to focus on improvement of items and formulating qualitative anchor point to the items to increase generalizability and psychometric properties of the scale. The described suggestions for improvement provide a good starting point for further development.

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)0,041
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,110
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,216

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0410,110
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,312
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,102 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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