Die elektronische Erfassung des longitudinalen Verlaufs bipolarer Störungen
Bibliographic record
Abstract
Zusammenfassung Eine ideale Methode zur Untersuchung des äußerst variablen Verlaufs von bipolaren Störungen stellen Longitudinalstudien dar. Diese Methode ist jedoch kostspielig und anfällig für Datenerhebungsfehler. Durch eine automatisierte Erhebung von Daten könnten sowohl eine Fehlerreduzierung erreicht als auch die Datenqualität verbessert werden. Die ChronoRecord®-Software, die eine elektronische Datenerfassung ermöglicht, kann von Patienten auf den Heimcomputer installiert werden, damit diese täglich ihre Stimmung, die eingenommene Medikation, die Schlafdauer, wichtige Lebensereignisse, Gewichtsveränderungen und gegebenenfalls den Menstruationszyklus aufzeichnen können. In der hier vorgestellten ChronoRecord- Pilotstudie zeigten 80 der 96 eingeschlossenen Patienten mit bipolarer Störung eine hohe Akzeptanz für dieses neue, weltweit erste Computer-gestützte Instrument zur Selbsterfassung von affektiver Symptomatik, wobei über drei Monate täglich Daten aufgezeichnet wurden. Dieses Selbstbeurteilungssystem liefert eine laufende Patientenrückmeldung, während es gleichzeitig eine präzise longitudinale Datensammlung für Forschungszwecke ermöglicht.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.013 | 0.030 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".