Reliability and Validity of the Chinese Version of the Frequency, Intensity, and Burden of Side Effects Rating (FIBSER) in Patients with Major Depressive Disorder—a Cross-Cultural Adaptation Study
Notice bibliographique
Résumé
Na Zhu,1,* Ziyi Pan,2,* Tao Yang,2 Lu Yang,3 Xing Wang,2 Yousong Su,2 Xiaorui Yang,4 Yuru He,2 Haonan Zhang,2 Jing Liu,5 Jill K Murphy,5 Erin Michalak,5 Ping Sun,6 Yiru Fang,2,7,8 Raymond W Lam,5 Jun Chen2,8 1Shanghai Pudong New Area Mental Health Center, Tongji University School of Medicine, Shanghai, People’s Republic of China; 2Clinical Research Center, Shanghai Mental Health Center, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai, People’s Republic of China; 3Department of Community Health and Epidemiology, Faculty of Medicine, Dalhousie University, Halifax, NS, Canada; 4Shanghai Sixth People’s Hospital Affiliated to Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, People’s Republic of China; 5Interdisciplinary Health Program, St. Francis Xavier University, Antigonish, Nova Scotia, Canada; 6Qingdao Mental Health Center, Qingdao, People’s Republic of China; 7Department of Psychiatry & Affective Disorders Center, Ruijin Hospital, Shanghai, People’s Republic of China; 8Shanghai Key Laboratory of Psychotic Disorders, Shanghai, People’s Republic of China*These authors contributed equally to this workCorrespondence: Jun Chen, Email doctorcj2010@gmail.com Raymond W Lam, Email r.lam@ubc.caBackground: Assessing adverse medication reactions can play a vital role in maximizing therapeutic outcomes by promoting the adherence and minimizing the cost of medication therapy in patients with major depressive disorder (MDD). Selecting a simple clinical tool that helps physicians assess and treat patients more effectively is necessary. The Frequency, Intensity, and Burden of Side Effects Rating (FIBSER) scale has already been proven to be an effective measurement. This study aimed to identify the reliability and validity of the Chinese version of the FIBSER in MDD.Methods: Patients who had been diagnosed with MDD according to the Diagnostic and Statistical Manual for Mental Disorders – Fifth Edition (DSM-5) were enrolled (n=105). The depressive symptoms and adverse medication reactions were assessed by using the Hamilton Depression Scale (HAMD), the Treatment Emergent Symptom Scale (TESS), and the Frequency, Intensity, and Burden of Side Effects Rating Scale (FIBSER). The psychometric analysis was conducted on the FIBSER.Results: The Cronbach’s α coefficient for the FIBSER in patients with MDD ranged from 0.872 to 0.942. After four weeks, the test-retest reliability was evaluated with the intraclass correlation coefficient (ICC) ranging from 0.335 to 0.456. The parallel validity of the FIBSER was examined using Pearson’s correlation analysis, and r values ranged from 0.694 to 0.776 (P< 0.001), which indicated significantly moderate to high correlations between FIBSER and TESS.Conclusion: The Chinese Version of the FIBSER demonstrates acceptable validity and internal consistency reliability, though test-retest reliability was low in this sample of major depressive disorder patients.Keywords: major depressive disorder, reliability, validity, FIBSER, side effect
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».