Optimizing Measurement Potential in Mental Health Clinical Practice: The Canadian Personal Recovery Outcome Measure (C-PROM) study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There is an increasing commitment to “Personal Recovery” as the desired outcome for mental health rehabilitation, yet there is little agreement about how to measure it. The purpose of this study was to develop a method of measuring recovery in community-dwelling people with mental health concerns. We describe a four-phase process, informed by guidelines for (patient-reported outcome measure) PROM development described by the Scientific Advisory Committee of the Medical Outcomes Trust, the Food and Drug Administration, and the International Society for Quality of Life Research, on how to quantify recovery in mental health care. The approach includes an iterative mixed methods process, guided by Classical Test Theory (CTT) and Rasch Measurement Theory (RMT), to develop the Canadian Personal Recovery Outcome Measure (C-PROM) for adults receiving mental health services. In Phases 1 and 2, 40 new items were generated by people with schizophrenia. In Phase 3, psychometric analysis and cognitive interviewing suggested that the item set be reduced to 30 items. Phase 4 (n = 575) showed good overall fit of the C-PROM items to the Rasch model (χ 2 = 163, df = 130, p = .05), no item misfit, high reliability ( r p = 0.92), an ordered response scale structure, high correlation between logit and scale scores (0.92) and no item bias for gender, age, or diagnosis. This study provided evidence for the C-PROM as a measure of personal recovery for people with mental health concerns. The measurement model underpinning this set of items has potential to support clinical relevance of scale scores, advancing an evidence-based approach to mental health rehabilitation practice and 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 | 0,093 | 0,190 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».