Evaluation of three abbreviated versions of the PTSD Checklist in Canadian Armed Forces personnel
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Post-deployment screening within the Canadian Armed Forces (CAF) aims to identify individuals with mental health problems. However, as screening is a time-consuming process, it is important to consider ways to reduce the time required, including the use of shorter scales. The scale currently used to assess posttraumatic stress disorder (PTSD), the PTSD Checklist (PCL-C), is lengthy, although validated shorter versions have been developed that have not yet been evaluated in the CAF population. Methods: Three brief versions of the PCL-C were evaluated in this study: the PCL-2, PCL-4 and PCL-6. The operating characteristics of each scale were examined using the screening and diagnostic cut-offs of the full PCL, as well as clinician ratings of PTSD being of major concern, as the standards for comparison. Optimal cut-offs for each scale were determined based on a combination of sensitivity, specificity, area under the curve (AUC), and prevalence of disorder compared to the full scale. As well, correlations with other measures of health were examined. Results: Although all three scales demonstrated good psychometric properties, the PCL-6 showed the strongest properties of the three scales. Optimal cut-offs were similar to those found in past research when calibrated against the PCL-C screening cut-off for PTSD and to clinician ratings. As well, it exhibited high correlations with other measures of mental health. Discussion: This research provides evidence for the acceptability of brief measures in screening for PTSD in military members following deployment. In particular, it points to the advantages of using the PCL-6, with cut-offs in line with those recommended in past research.
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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 | 0,008 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».