Psychometric Validation of the English and French Versions of the Posttraumatic Stress Disorder Checklist for DSM-5 (PCL-5)
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to assess the psychometric properties of a French version of the Posttraumatic Stress Disorder Checklist for DSM-5 (PCL-5), a self-report measure of posttraumatic stress disorder (PTSD) symptoms, and to further validate the existing English version of the measure. Undergraduate students (n = 838 English, n = 262 French) completed the PCL-5 as well as other self-report symptom measures of PTSD and depression online. Both the English and French versions PCL-5 total scores demonstrated excellent internal consistency (English: α = .95; French: α = .94), and strong convergent and divergent validity. Strong internal consistency was also observed for each of the four subscales for each version (α's > .79). Test-retest reliability for the French version of the measure was also very good (r = .89). Confirmatory factor analysis indicated that the four-factor DSM-5 model was not a good fit of the data. The seven-factor hybrid model best fit the data in each sample, but was only marginally superior to the six-factor anhedonia model. The French version of the PCL-5 demonstrated the same psychometric qualities as both the English version of the same measure and previous versions of the PCL. Thus clinicians serving French-speaking clients now have access to this highly used screening instrument. With regards to the structural validity of the PCL-5 and of the new PTSD diagnostic structure of the DSM-5, additional research is warranted. Replication of our results in clinical samples is much needed.
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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 | 0,017 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».