La SUMD (Scale to Assess Unawareness of Mental Disorder): Validation et adaptation française dans une population de patients souffrant de schizophrénie
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To validate the French version of the Scale to Assess Unawareness of Mental Disorder (SUMD) in patients with schizophrenia. METHOD: One hundred patients with schizophrenic disorders were included. Our statistical analyses evaluated interrater reliability, theoretical validity, and convergent or divergent validity. Finally, an exploratory factor analysis was conducted. RESULTS: The results revealed good psychometric properties for the French version of the SUMD. Both interrater reliability (ICC ranged from 0.68 to 1.00) and internal consistency (Cronbach 0.70) were satisfactory. Criterion validity was confirmed by high correlation values between SUMD scores and scores on the Positive and Negative Syndrome Scale G12 item evaluating insight. Moreover, as hypothesized, there were few associations between SUMD scores and clinical variables. Finally, Principal Component Analyses confirmed the hypothesis of 2 distinct insight dimensions (consciousness and attribution) for both present and past aspects. CONCLUSIONS: This French version of the SUMD is a reliable and valid measure of insight in schizophrenia. The clinical relevance of its measure and the development of psychosocial interventions to improve insight into illness in patients with schizophrenia are discussed.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».