Feasibility and accuracy of the ASERT digital questionnaire in mood tracking for a longitudinal research study on bipolar disorder
Notice bibliographique
Résumé
Background: It is challenging for bipolar disorder (BD) studies to capture multiple mood states within a participant at in-person visits. Mood tracking could aid scheduling, but evaluation is usually done using clinical assessments inconvenient for participants to undergo often. However, frequent assessments are necessary to capture dynamic mood changes typical of BD. The Aktibipo Self-Rating Questionnaire (ASERT) is a simple, self-report mood survey. We examined the utility of collecting the ASERT weekly to assess mood changes and schedule follow-up visits. Methods: Sixty-one participants with BD completed the ASERT and were administered the Montgomery-Åsberg Depression Rating Scale (MADRS) and Young Mania Rating Scale (YMRS) during a baseline visit. Participants were then sent weekly text messages with an ASERT survey link. If participants exhibited at least a 5-point (later 8-point) change from baseline on either the mania or depression subscale, they were called and administered the MADRS or YMRS. A 10-point change on either phone-delivered clinical scale prompted a follow-up visit. Associations between ASERT subscales and clinical scales were evaluated using Spearman's correlation and robust regression. Results: Mean completion rate was 94.8 % and median completion time was 67 s. The ASERT depression and mania subscales correlated with the MADRS and YMRS at baseline and all follow-up time points. Our screening method aided scheduling, with 15 of 19 participants exhibiting a 10-point change or greater on the MADRS and/or YMRS at Visit 2. Conclusions: The ASERT can be feasibly deployed to track mood and can help schedule follow-up assessments in BD longitudinal studies.
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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 | 0,112 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».