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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».