French version of the strengths and weaknesses of ADHD symptoms and normal behaviors (SWAN-F) questionnaire.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate internal and external consistency of a French adaptation of the SWAN (a 7-point rating strength-based scale, from far below to far above average) and its accuracy as a diagnostic test among children with Attention Deficit/Hyperactivity Disorder (ADHD). METHOD: Parents of 88 children referred for ADHD were interviewed using the SWAN-F, a structured interview (DISC-4.0) and the Conners' Rating Scale. Internal consistency and divergent and convergent validity of the SWAN-F were examined using the DISC-4.0 and Conners' Rating Scales as reference standards for four dimensions: Inattention, Hyperactivity/Impulsivity, ADHD, Oppositional Defiant Disorder. RESULTS: The internal consistency of SWAN-F was within acceptable ranges for all dimensions (Cronbach's alpha greater than 0.80). Scores of the SWAN-F subscales were strongly associated with the DISC-4.0 diagnostic assignments and Conners' Rating Scales, following logical patterns of correspondence between diagnoses. Its accuracy as a diagnostic test was comparable to Conners' Rating Scale, with a lower rate of false positives. CONCLUSIONS: The information gathered with the SWAN-F is compatible with that obtained using the DISC-4.0 and Conners' Rating Scale. Strength-based rating scales have the potential to evaluate the normal distribution of behaviors and to provide reliable cut-off defining abnormal behavior.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».