Validation of two informant-based screening instruments for personality disorders in a psychiatric outpatient population
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The predictive validity of two informant-based screening instruments for personality disorders (PDs), the Standardized Assessment of Personality (SAP) and a short eight-item version (SAPAS-INF), were studied in 103 Dutch psychiatric outpatients, using the SCID-II as the ‘gold standard’. Methods: All patients and their informants were interviewed separately and independently by different interviewers who were unaware of the results in the other conditions. Results: According to the SCID-II, 66 patients had at least one personality disorder (PD). The SAP correctly classified 72% of all participants in the category PD present/absent. The sensitivity and specificity were 69% and 76%, respectively. The positive and negative predictive values were 84% and 58%. The SAPAS-INF, using a cut-off score of 3, correctly classified 70%; the sensitivity and specificity were 76% and 58%, respectively. The positive and the negative predictive values were 77% and 57%. Conclusion: These results show that the informant-based SAP as well as the shorter informant-based SAPAS-INF are adequate; though rather moderate screening instruments for identifying PD. The SAP and the SAPAS-INF, however, both performed worse than the SAPAS-SR, which is based on the patient’s self-report. Therefore, it is concluded that the SAP or the SAPAS-INF can be used as a satisfactory screening instruments for the presence/absence of PD in those cases where patients themselves are unable to provide the required information.
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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 | 0,008 | 0,019 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».