How Much Distress Is Too Much on Deployed Operations? Validation of the Kessler Psychological Distress Scale (K10) for Application in Military Operational Settings
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was threefold: (a) to assess the factor structure of the Kessler Psychological Distress Scale (K10) to determine whether interpreting the scale as a single dimensional measure of psychological distress is justified in military operational setting; (b) to validate the K10 for mental health surveillance in operational settings against self-reported occupational impairment; (c) to evaluate whether the K10 has better discriminatory power than de facto standards for mental health surveillance on deployment, namely the Patient Health Questionnaire and the Posttraumatic Stress Disorder Checklist, Civilian version. A convenience sample of Canadian Armed Forces personnel serving in Afghanistan (N = 1,264) completed self-report measures of psychological distress and occupational impairment. On examination of 6 competing models, the authors determined that interpreting the K10 as a measure of unspecified psychological distress is justified. Using receiver operating characteristic (ROC) curve analysis, they identified new cutoff values for dichotomous and polychotomous scoring methods. After comparing the area beneath the ROC curves for each of the 3 mental health surveillance questionnaires, the authors determined that all measures perform well as predictors of self-rated occupational impairment, with values ranging from .86 to .90. These results highlight the importance of cross-setting validation and demonstrate that validating psychological screening questionnaires against self-report measures of occupational impairment can be a useful strategy for understanding the manifestation of psychological distress on deployed military operations.
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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 | 0,009 | 0,028 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».