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Enregistrement W4400414384 · doi:10.3389/fpsyg.2024.1389671

Development and validation of the Alimetry Gut-Brain Wellbeing Survey: a novel patient-reported mental health scale for patients with chronic gastroduodenal symptoms

2024· article· en· W4400414384 sur OpenAlexaff
Mikaela Law, Isabella Pickering, Gayl Humphrey, Gabrielle Sebaratnam, Gabriel Schamberg, Katie Simpson, Chris Varghese, Peng Du, Charlotte Daker, I‐Hsuan Huang, Sahib S. Khalsa, Armen A. Gharibans, Greg O’Grady, Christopher N. Andrews, Stefan Calder

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastrointestinal motility and disorders
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthAnxietyPsychologyScale (ratio)Clinical psychologyPopulationMultidisciplinary approachDASSConvergent validityPsychiatryPsychometricsMedicineInternal consistency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective There is currently a lack of validated questionnaires designed specifically to assess mental health within patients with chronic gastroduodenal symptoms. This research describes the multi-phase process used to develop and validate a novel mental health scale for patients with chronic gastroduodenal symptoms, the Alimetry® Gut-Brain Wellbeing (AGBW) Survey. Methods A patient-centered multi-phase process was implemented. In Phase 1, the most relevant concepts for this patient population were selected from existing mental health scales, using data from 79 patients. In Phase 2, an interdisciplinary panel of experts generated scale items. In Phase 3, the scale underwent pre-testing with gastroenterologists ( n = 9), health psychologists ( n = 3), and patients ( n = 12), with feedback incorporated over multiple rounds. Lastly, the psychometric properties of the scale were assessed in a sample of 311 patients via an online survey. Results The AGBW Survey comprises a patient preface, 10 close-ended questions, and an optional open-ended question. This multidimensional scale assesses general mental health, alongside specific subscales relating to depression, stress, and anxiety. The subscale and total scores demonstrated high internal consistency ( α = 0.91 for the total scale; α = 0.72–0.86 for subscales) and good convergent, divergent, concurrent validity, and known groups validity, with large effect sizes. Conclusion The AGBW Survey is a brief, valid, and reliable scale for assessing mental health in patients with chronic gastroduodenal symptoms. It can be used as a tool to complement physiological tests and has the potential to guide psychological referrals, inform multidisciplinary management, and evaluate treatment outcomes.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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