Validation of Personality Inventory for DSM–5 (PID-5) algorithms to assess ICD-11 personality trait domains in a psychiatric sample.
Notice bibliographique
Résumé
The International Classification of Disease (11th ed.; ICD-11) personality disorder (PD) proposal characterizes personality psychopathology using an overall impairment severity dimension as well as dysfunctional personality style on the basis of five trait domain qualifiers: Negative Affectivity, Detachment, Dissociality, Disinhibition, and Anankastia. Recent research has indicated that trait facet scales from the Personality Inventory for DSM-5 (PID-5) can be used to index these five broad domains with promising construct validity. Our goal in the current study was to validate the PID-5 algorithms for the five ICD-11 trait domains with some minor adjustments based on the updated ICD-11 text. To this end, we used 343 psychiatric outpatients from a large Canadian metropolitan area, who had completed the PID-5, the Structured Clinical Interview for DSM-IV Axis II Disorders-Personality Questionnaire, the Minnesota Multiphasic Personality Inventory-2 Restructured Form, and the Revised NEO Personality Inventory. The factor structure of the ICD-11 domains was upheld, as expected, and associations with external measures of five-factor model and Personality Psychopathology Five personality traits as well as PD symptom counts adhered to a conceptually expected pattern. (PsycINFO Database Record (c) 2019 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 tête enseignante, 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 ».