Discriminating malingered attention Deficit Hyperactivity Disorder from genuine symptom reporting using novel Personality Assessment Inventory validity measures
Notice bibliographique
Résumé
It is now widely understood that ADHD can be feigned easily and convincingly. Despite this, almost no methods exist to assist clinicians in identifying when such behavior occurs. Recently, new validity indicators specific to feigned ADHD were reported for the Personality Assessment Inventory (PAI). Derived from a logistic regression, these algorithms are said to have excellent specificity and good sensitivity in identifying feigned ADHD. However, these authors compared those with genuine ADHD only to nonclinical undergraduate students (asked to respond honestly or asked to simulate ADHD); no criterion group of definite malingerers was included. We therefore investigated these new validity indicators with 331 postsecondary students who underwent assessment for possible ADHD and compared scores of those who were eventually diagnosed with ADHD (n = 111) to those who were not [Clinical controls (66), Definite malingerers (36); No diagnosis (117)]. The two proposed PAI algorithms were found to have poor positive predictive value (.19 and .17). Self-report validity measures from the Connors’ Adult Attention Rating Scale, and the Negative Impression Management scale on the PAI returned more positive results. Overall, more research is needed to better identify noncredible ADHD presentation, as the PAI-based methods proposed by Aita et al. appear inadequate as symptom validity 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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».