Dimensionality and stages of severity of DSM-5 criteria in an international sample of alcohol-consuming individuals
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The DSM-5 alcohol use disorder (AUD) criteria proposal contains 11 criteria that include most of the DSM-IV abuse and dependence criteria plus craving. The aims of the current study in a large and international alcohol-consuming sample were to confirm the dimensionality of the DSM-5 AUD criteria and to differentiate grades of severity of DSM-5 AUD in subjects who pass the proposed DSM-5 diagnostic threshold of two criteria. METHOD: We used the World Health Organization (WHO)/International Society on Biomedical Research on Alcoholism (ISBRA) Study on State and Trait Markers of Alcohol Use and Dependence dataset. Subjects included in the analyses were aged ≥ 18 years and were recruited in five countries: Australia, Brazil, Canada, Finland and Japan. Assessment of AUD and additional characteristics was conducted using an adapted version of the Alcohol Use Disorder and Associated Disabilities Interview Schedule (AUDADIS). Dimensionality of the DSM-5 criteria was evaluated using factor analysis and item response theory (IRT) models. The IRT results led to the classification of AUD patients into three severity groups. External validators were used to differentiate statistically across subgroups. RESULTS: A total of 1424 currently drinking individuals were included in the analyses. Factor and IRT analyses confirmed the dimensional structure of DSM-5 AUD criteria. More than 99% of the subjects could be allocated to one of the suggested severity subgroups. The magnitude of the external validators differed significantly across the severity groups. CONCLUSIONS: The results confirm the dimensional structure of the proposed DSM-5 AUD criteria. The suggested stages of severity (mild, moderate and severe) may be useful to clinicians by grouping individuals not only in the mild but also in the moderate to severe spectrum of DSM-5 AUD.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».