Development and preliminary inter-rater reliability of the new PROOF tool to measure fidelity of problem-solving therapy for depression delivered by non-specialists in a low-resource African setting
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Problem-solving therapy (PST) is a brief psychological intervention often implemented for depression. Currently, there are no tools with well-evidenced reliability to measure PST fidelity. This pilot study aimed to measure the inter-rater reliability and agreement of the Pro blem-S o lving Therapy F idelity (PROOF) scale, comprising binary 14-item adherence and an 8-item competence subscales. Transcripts were from the TENDAI trial, a Zimbabwe-based PST intervention for depression and medication adherence. Seven transcripts were each rated by seven specialists, and two transcripts were each rated by two non-specialists. Inter-rater agreement was assessed using percent agreement and inter-rater reliability was assessed using Gwet’s AC 1 . The PROOF subscales demonstrated promising inter-rater agreement among specialists (adherence = 90.4%, competence = 82.5%) and non-specialists (adherence = 92.9%, competence = 68.8%). Inter-rater reliability analyses yielded a Gwet’s AC 1 of 0.411–0.778 and 0.619–0.959 for adherence and competence among specialists, and 0.529–1.00 for adherence in non-specialists. The PROOF scale has the potential to fill the gap of fidelity tools for PST delivery.
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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 | 0,077 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».