DSM‐IV Diagnostic Criteria for Pathological Gambling: Reliability, Validity, and Classification Accuracy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to examine the reliability, validity, and classification accuracy of the DSM-IV diagnostic criteria for pathological gambling. Given the lack of a laboratory test to diagnose pathological gambling, two groups were recruited in order to test DSM-IV diagnostic classification accuracy, one which likely had the disorder and the other which likely did not have the disorder (121 men and women clients at a gambling treatment facility) (138 men and women selected at random from the Windsor, Ontario, community who had gambled in the past twelve months). The Gambling Behavior Interview was administered to both groups. The Gambling Behavior Interview was administered to both groups. The Gambling Behavior Interview includes items that measure the ten DSM-IV diagnostic criteria for pathological gambling as well as other gambling problem severity measures and scales that served as tests of convergent validity. The ten DSM-IV diagnostic criteria were found to exhibit satisfactory reliability, validity, and classification accuracy; however, lowering the cut score to four and using item weights yielded improved classification accuracy over the standard cut score of five. Some diagnostic criteria were found to have greater discriminatory power than other criteria. The results of this study suggest that the classification accuracy of DSM-IV diagnostic criteria can be improved upon with a lower cut score or using weighted criteria.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 découle