Do DSM-5 changes to PTSD symptom cluster criteria alter the frequency of probable PTSD when screening treatment-seeking Canadian Forces members and Veterans?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: DSM-5 diagnostic criteria revisions for post-traumatic stress disorder (PTSD) have raised concerns about PTSD prevalence – particularly the new requirement of one avoidance symptom. We examined the frequency of positive screening results for probable PTSD in treatment-seeking Canadian Armed Forces (CAF) personnel and Veterans when both DSM-5 and DSM-IV-TR symptom cluster criteria were applied. Methods: Previously collected data from 382 CAF personnel and Veterans were used to identify the frequency of positive screens using both sets of diagnostic criteria. Results: 71.2% ( n=272) of participants screened positively for probable PTSD using DSM-5 symptom cluster criteria, compared to 77.7% ( n=297) using DSM-IV-TR symptom cluster criteria. Percent agreement analyses found that negative percent agreement was 100.0%, positive percent agreement was 91.6%, and overall percent agreement was 93.5%. Discussion: The number of individuals who screened positively for probable PTSD using DSM-IV-TR criteria was higher than those who screened positively using DSM-5 criteria. The requirement of at least one avoidance symptom appears to have a noticeable impact on the frequency of positive screens for probable PTSD among treatment-seeking military personnel. This has important implications for pension adjudication and treatment entitlement.
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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 | 0,006 | 0,033 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».