Psychometrically Informed Approach to Integration of Multiple Informant Ratings in Adult ADHD in a Community-Recruited Sample
Notice bibliographique
Résumé
Although Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders-Fifth edition requires that attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) symptoms are apparent across settings, assessed by multiple informants, there remains no standardized approach to integration of multiple sources in adult ADHD diagnosis. The goal of the study was to evaluate informant effects on adult ADHD symptom ratings. Participants were 406 adults, ages 18 to 37, and identified second reporters, recruited from the community, and completing a comprehensive diagnostic and cognitive assessment, including a clinician-administered diagnostic interview and self- and other-report questionnaires of ADHD symptoms. Structural equation modeling indicated good fit for a trifactor model of ADHD, including general ADHD, specific inattention and hyperactivity-impulsivity, and self- and other-perspective factors. Yet there were a number of symptoms on the specific hyperactive-impulsive and self-factors that exhibited nonsignificant loadings. Significant differential item functioning across self-ratings and informant ratings was also noted. The external validation indices of laboratory executive function and diagnostic team-rated impairment was significantly correlated with the specific inattentive factor. While executive function was marginally significantly correlated with the other perspective factor, impairment was associated with the self-perspective factor. Overall, inattentive symptoms may be more sensitive measures of adult ADHD, and other and self-ratings may provide different information in relation to external criteria.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».