Method matters: Understanding diagnostic reliability in DSM-IV and DSM-5.
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
Diagnostic reliability is essential for the science and practice of psychology, in part because reliability is necessary for validity. Recently, the DSM-5 field trials documented lower diagnostic reliability than past field trials and the general research literature, resulting in substantial criticism of the DSM-5 diagnostic criteria. Rather than indicating specific problems with DSM-5, however, the field trials may have revealed long-standing diagnostic issues that have been hidden due to a reliance on audio/video recordings for estimating reliability. We estimated the reliability of DSM-IV diagnoses using both the standard audio-recording method and the test-retest method used in the DSM-5 field trials, in which different clinicians conduct separate interviews. Psychiatric patients (N = 339) were diagnosed using the SCID-I/P; 218 were diagnosed a second time by an independent interviewer. Diagnostic reliability using the audio-recording method (N = 49) was "good" to "excellent" (M κ = .80) and comparable to the DSM-IV field trials estimates. Reliability using the test-retest method (N = 218) was "poor" to "fair" (M κ = .47) and similar to DSM-5 field-trials' estimates. Despite low test-retest diagnostic reliability, self-reported symptoms were highly stable. Moreover, there was no association between change in self-report and change in diagnostic status. These results demonstrate the influence of method on estimates of diagnostic reliability.
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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 | 0,005 | 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 | 0,001 |
| 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