A Psychometric Study of the Kinetic-House-Tree-Person Scoring System for People with Psychiatric Disorders in Taiwan
Notice bibliographique
Résumé
Objective/Background The Kinetic-House-Tree-Person (KHTP) drawing test is widely used by psychiatric occupational therapists in Taiwan; however, very little support has been provided through studies examining its psychometric properties. The aim of the study is to validate a scoring system for the KHTP on a group of people with psychiatric disorders. Methods A total of 66 individuals with psychiatric disorders were recruited for this study along with 53 college students as a comparative group. Each participant completed the KHTP test. Half of the individuals with psychiatric disorders (33 people) completed the KHTP again following a 2-week period. The KHTP scoring system contains 54 items representing drawing characteristics. Two independent raters determined the score of the drawings, with the validity and reliability of the KHTP scoring system being subsequently examined by the Rasch and traditional analysis. Results The results reveal both validity and unidimensionality of the KHTP scoring system, demonstrating acceptable test—retest reliability. The intraclass correlation coefficient of the scoring system's inter-rater reliability was .76, with significant statistical differences found between the KHTP scores of college students and individuals with psychiatric disorders. Conclusion The KHTP scoring system has acceptable construct validity, inter-rater reliability, and test—retest reliability. Because drawing tests have the advantage of expressing nonverbal characteristics, the scoring system should prove to be very useful for those who are unwilling or unable to communicate verbally. This study therefore provides valuable information for clinical application, particularly for the psychiatric rehabilitation professions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».