MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2995298335 · doi:10.7202/1066148ar

La mesure de la qualité de vie : nouvel horizon dans l’évaluation des traitements des enfants présentant un syndrome de gilles de la tourette

2019· article· fr· W2995298335 on OpenAlexaffvenue
Gabrielle J.-Nolin, J. Leclerc

Bibliographic record

VenueRevue de psychoéducation · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicObsessive-Compulsive Spectrum Disorders
Canadian institutionsInstitut universitaire en santé mentale de MontréalInstitut Universitaire en Santé Mentale de QuébecUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les enfants présentant le syndrome de Gilles de la Tourette (SGT) ont besoin de traitements efficaces et adaptés à leur réalité clinique complexe. L’évaluation de l’effet des traitements ciblant la gestion des tics est principalement déterminée par des mesures objectives. Or, ces mesures ne considèrent pas la perception de l’enfant, contrairement à des instruments de mesure évaluant la qualité de vie qui permettent d’avoir un regard global sur la vie de l’enfant, en allant au-delà des symptômes qu’il présente. L’objectif de cette étude est d’identifier et d’analyser les instruments de mesure utilisés dans la littérature scientifique pour évaluer la qualité de vie des enfants ayant le SGT. Des caractéristiques spécifiques ont été ciblées pour faire cette analyse, dont les propriétés psychométriques, le répondant, l’administration, l’adaptation sur le plan développemental et la présence d’un modèle conceptuel. Un total de huit instruments évaluant la qualité de vie ont été ciblés dans la présente revue de littérature, parmi ceux-ci, deux instruments de mesure font l’objet de recommandations. Cette étude facilitera le choix d’un clinicien ou d’un chercheur francophone qui désire employer un tel instrument, en lui permettant de tenir compte du point de vue de l’enfant ayant le SGT lors de l’évaluation de l’effet d’un traitement.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.239
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.018
GPT teacher head0.361
Teacher spread0.343 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations3
Published2019
Admission routes2
Has abstractyes

Explore more

Same venueRevue de psychoéducationSame topicObsessive-Compulsive Spectrum DisordersFrench-language works237,207