Using a patient-generated mental-health measure 'PSYCHLOPS' to explore problems in patients with coronary heart disease
Notice bibliographique
Résumé
Background Patients with coronary heart disease (CHD) who are depressed have an increased risk of further cardiac events and higher mortality.Aim To use a patient generated instrument (PSYCHLOPS) to define categories of concerns in patients with CHD. To define the psychometric characteristics of patients in each category.Design and setting Cross-sectional study set in general practices in south London.Method Of 3325 patients on the CHD registers in 15 general practices, 655 completed six baseline psychometric and functional instruments: PSYCHLOPS, HADS-Depression, HADS-Anxiety, Clinical Interview Schedule – Revised, SF12-Mental and SF12-Physical. Content analysis was used to categorise patients based on their main problem, as elicited by PSYCHLOPS. Mean psychometric scores were adjusted for confounding by age, sex, deprivation and ethnicity and calculated for each response category.Results Response categories were: physical problems, both non-cardiac (23.2%) and cardiac (6.0%); social problems: relationship/family (18.2%), money (7.5%), work (3.1%); functional (9.8%); psychological (6.9%); miscellaneous (7.3%); ‘no problem’ (18.2%). The highest psychological distress scores were found in ‘physical, cardiac’ and ‘psychological’ categories. The ‘no problem’ category had significantly lower psychological distress and higher functional capacity than other categories.Conclusions PSYCHLOPS enabled the identification of subtypes of CHD patients, based on a classification of self-reported problems. A high proportion of CHD patients report social problems. Psychological distress was highest in those reporting cardiac or psychological symptoms. Services should be aligned to the reported needs of patients.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».