The Sensitivity of Three Versions of the Padua Inventory to Measuring Treatment Outcome and Their Relationship to the Yale-Brown Obsessive Compulsive Scale
Notice bibliographique
Résumé
The Yale-Brown Obsessive Compulsive Scale (Y-BOCS) and different versions of the Padua Inventory (PI) are frequently used instruments to measure symptoms of obsessive-compulsive disorder (OCD). However, little is known of how these different versions of the PI compare to each other in their sensitivity to measuring treatment outcome, and there is currently no adequate explanation to account for the weak relationships between self-report measures and the Y-BOCS. This study aimed to investigate the sensitivity of these measures to treatment outcome, and to examine whether differences in how they measure symptom severity can explain the weak relationships. Hypotheses were: (1) the Y-BOCS would be significantly more sensitive to measuring treatment outcome than the PI versions; (2) correlations between the measures would be significantly stronger for change scores as compared to relations measured at a single point in time; (3) weak relationships can be explained by the PI measuring symptom severity based on content and the Y-BOCS measuring symptoms, independent of content. Results showed that the Y-BOCS was significantly more sensitive to measuring treatment outcome than the PI versions, while differences between the questionnaires in which severity is measured can provide a partial account for why weak relations are observed between these measures.
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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 | 0,025 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».