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Enregistrement W2014792000 · doi:10.1177/1073191114559123

Secondary Psychometric Examination of the Dimensional Obsessive-Compulsive Scale

2014· article· en· W2014792000 sur OpenAlexaff
Michel A. Thibodeau, Rachel C. Leonard, Jonathan S. Abramowitz, Bradley C. Riemann

Notice bibliographique

RevueAssessment · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueObsessive-Compulsive Spectrum Disorders
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyConfirmatory factor analysisClinical psychologyPsychometricsInternal consistencyScale (ratio)Item response theoryReliability (semiconductor)Differential item functioningPsychiatryStructural equation modelingStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Dimensional Obsessive-Compulsive Scale (DOCS) is a promising measure of obsessive-compulsive disorder (OCD) symptoms but has received minimal psychometric attention. We evaluated the utility and reliability of DOCS scores. The study included 832 students and 300 patients with OCD. Confirmatory factor analysis supported the originally proposed four-factor structure. DOCS total and subscale scores exhibited good to excellent internal consistency in both samples (α = .82 to α = .96). Patient DOCS total scores reduced substantially during treatment (t = 16.01, d = 1.02). DOCS total scores discriminated between students and patients (sensitivity = 0.76, 1 - specificity = 0.23). The measure did not exhibit gender-based differential item functioning as tested by Mantel-Haenszel chi-square tests. Expected response options for each item were plotted as a function of item response theory and demonstrated that DOCS scores incrementally discriminate OCD symptoms ranging from low to extremely high severity. Incremental differences in DOCS scores appear to represent unbiased and reliable differences in true OCD symptom severity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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