A Psychometric Review of the Personality Inventory for DSM–5 (PID–5): Current Status and Future Directions
Notice bibliographique
Résumé
The paradigm of personality psychopathology is shifting from one that is purely categorical in nature to one grounded in dimensional individual differences. Section III (Emerging Measures and Models) of the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (5th ed. [DSM-5]; American Psychiatric Association, 2013), for example, includes a hybrid categorical/dimensional model of personality disorder classification. To inform the hybrid model, the DSM-5 Personality and Personality Disorders Work Group developed a self-report instrument to assess pathological personality traits-the Personality Inventory for the DSM-5 (PID-5). Since its recent introduction, 30 papers (39 samples) have been published examining various aspects of its psychometric properties. In this article, we review the psychometric characteristics of the PID-5 using the Standards for Educational and Psychological Testing as our framework. The PID-5 demonstrates adequate psychometric properties, including a replicable factor structure, convergence with existing personality instruments, and expected associations with broadly conceptualized clinical constructs. More research is needed with specific consideration to clinical utility, additional forms of reliability and validity, relations with psychopathological personality traits using clinical samples, alternative methods of criterion validation, effective employment of cut scores, and the inclusion of validity scales to propel this movement forward.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».