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Enregistrement W2995804969 · doi:10.1177/0706743719895641

Validation of the French Version of the Auditory Hallucination Rating Scale in a Sample of Hallucinating Patients with Schizophrenia: Validation de la version française de l’échelle d’évaluation des hallucinations auditives dans un échantillon de patients souffrant de schizophrénie et ayant des hallucinations

2019· article· en· W2995804969 sur OpenAlexvenueno aff
Clément Dondé, Frédéric Haesebaert, Emmanuel Poulet, Marine Mondino, Jérôme Brunelin

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCronbach's alphaPositive and Negative Syndrome ScalePsychologyIntraclass correlationConfirmatory factor analysisRating scalePsychometricsClinical psychologyHallucinatingSchizophrenia (object-oriented programming)PsychiatryStructural equation modelingPsychosisStatisticsDevelopmental psychologyArtificial intelligenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: The aim of this study was to validate the French version of the 7-item Auditory Hallucination Rating Scale (AHRS) so as to facilitate fine-grained assessment of auditory hallucinations (AH) in native French-speaking patients with schizophrenia (SZ) in clinical settings and studies. Method: Patients ( N = 66) were diagnosed with SZ according to the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders. The French version of the AHRS was developed using a forward–backward translation procedure. Psychometric properties of the French version of the AHRS were tested including (i) construct validity with a confirmatory one-factor analysis, (ii) internal validity with Pearson correlations and Cronbach α coefficients, and (iii) external validity by correlations with the Scale for Assessment of Positive Symptoms (SAPS-H1), the Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS-P3; concurrent), the PANSS-Negative subscale and age of subjects (divergent), and inter-rater intraclass correlation coefficients (ICCs). Results: (i) The confirmatory one-factor analysis found a root mean square error of approximation (RMSEA) = 0.00, 90% confidence interval = [0.000 to 0.011], and a comparative fit index = 0.994. (ii) Correlations between AHRS total score and individual items were mostly ≥0.4. Cronbach α coefficient was 0.61. (iii) Correlations with PANSS-P3 and SAPS-H1 were 0.42 and 0.53, respectively. In a subset of participants ( N = 16), ICC values were extremely high and significant for AHRS total and individual item scores (ICCs range 0.899 to 0.996) Conclusion: The French version of the AHRS is a psychometrically acceptable instrument for the evaluation of AH severity in French-speaking patients with SZ.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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