Assessing posttraumatic stress disorder with close others’ collateral reports: Convergence with self- and clinician reports.
Notice bibliographique
Résumé
Although multisource assessment of posttraumatic stress disorder (PTSD) is considered best practice, past studies have either compared convergence between clinician interview and self-report or self- and close other collateral report of PTSD symptoms without clinician interview. Familial and interpersonal relationships are consistently found to be associated with an individual's psychological recovery following a traumatic event. Thus, it is important to understand the extent to which close others' collateral reports converge with clinician and self-reports of PTSD. This study compared self-, collateral, and clinician reports of PTSD symptom severity. Recently trauma-exposed individuals (N = 117) were assessed using the Clinician-Administered PTSD Scale (CAPS; Blake et al., 1995) and completed the past-month PTSD Checklist-Specific Stressor (PCL; Weathers, Litz, Herman, Huska, & Keane, 1993). Close others (N = 117) completed the PCL for close others (PCL-CO; Monson, 2012) that assessed their perceptions of the trauma-exposed individual's PTSD symptoms. There were significant positive correlations among PCL, PCL-CO, and CAPS total and symptom cluster scores (rs = .36-.80). Correlations were significantly stronger between clinician and self-report ratings than self-report and collateral ratings. The weakest correlations were between the PCL and PCL-CO assessing hyperarousal symptoms, r = .36, p < .01, and CAPS and PCL-CO assessing intrusive symptoms, r = .37, p < .01. Self-report measures may provide reliable PTSD assessment when clinician semistructured assessment is unfeasible. Convergence between close others' collateral and clinician and collateral and self-assessment was comparatively weak. Hyperarousal and intrusive symptoms may be more difficult for collaterals to observe and report. (PsycInfo Database Record (c) 2021 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».