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Enregistrement W2382432297 · doi:10.1080/15299732.2016.1141147

Reliability of reports of childhood trauma in bipolar disorder: A test–retest study over 18 months

2016· article· en· W2382432297 sur OpenAlexfundno aff
Ciarán Shannon, Donncha Hanna, Leo Tumelty, Daniel F. Waldron, Chrissie Maguire, William Mowlds, Ciaran Meenagh, Ciaran Mulholland

Notice bibliographique

RevueJournal of Trauma & Dissociation · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityQueen's University Belfast
Mots-clésSexual abusePhysical abusePsychologyClinical psychologyPopulationPsychiatryChild abusePsychological abuseNeglectIntraclass correlationPoison controlInjury preventionMedicinePsychometricsMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to explore the reliability of self-reported trauma histories in a population with a diagnosis of bipolar disorder using the Childhood Trauma Questionnaire. Previous studies in other populations suggest high reliability of trauma histories over time, and it was postulated that a similar high reliability would be demonstrated in this population. A total of 39 patients with a confirmed diagnosis (Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, 4th Edition, criteria) were followed up and readministered the Childhood Trauma Questionnaire after 18 months. Cohen's kappa scores and intraclass correlations suggested reasonable test-retest reliability over the 18-month time period of the study for all types of childhood abuse, namely, emotional, physical, and sexual abuse and physical and emotional neglect. Intraclass correlations ranged from r = .50 (sexual abuse) to r = .96 (physical abuse). Cohen's kappas ranged from .44 (sexual abuse) to .76 (physical abuse). Retrospective reports of childhood trauma can be seen as reliable and are in keeping with results found with other mental health populations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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