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Enregistrement W2883273441 · doi:10.1177/1073191118791042

Construct Validation of the Trauma Symptom Checklist–40 Total and Subscale Scores

2018· article· en· W2883273441 sur OpenAlexaff
Jala Rizeq, David B. Flora, Doug McCann

Notice bibliographique

RevueAssessment · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChecklistPsychologyClinical psychologyConstruct (python library)Construct validityMeasurement invariancePsychometricsPsychiatryConfirmatory factor analysisStructural equation modeling

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Trauma Symptom Checklist-40 (TSC-40) is commonly used in clinical research to index history of childhood maltreatment and assess complex trauma symptomatology in adults. Yet the dimensional structure of this measure has not been examined. We examined the factor structure of the TSC-40 in a sample of 706 undergraduate students, measurement invariance of the TSC-40 across groups with or without a history of abuse-related and multiple trauma, and the association between the TSC-40 and other trauma indices. A higher order model of complex trauma symptomatology was optimal. The higher order model also demonstrated strong measurement invariance across participants with or without abuse-related and multiple trauma histories. The current findings support the dimensional structure of the TSC-40, as well as extending and revising its subscale composition. This study provided support for using the TSC-40 to measure trauma symptoms across groups exposed to different and multiple types of trauma and provided further evidence for the construct of complex trauma symptomatology.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,303 · 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 tête enseignante, 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

Citations21
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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