Putting the Patient Back in Clinical Significance: Moderated Nonlinear Factor Analysis for Estimating Clinically Significant Change in Treatment for Posttraumatic Stress Disorder
Notice bibliographique
Résumé
The present study introduced a modernized approach to Jacobson and Truax's (1991) methods of estimating treatment effects on individual-level (a) movement from the clinical to the normative range and (b) reliable change on posttraumatic stress disorder (PTSD) severity. Participants were 450 trauma-exposed women (M age = 39.2 years, SD = 8.9, range: 18-65 years) who presented to seven geographically diverse community mental health and substance use treatment centers. Data from 53 of these women, none of whom met the criteria for full or subthreshold PTSD, were used to establish the normative range. Using moderated nonlinear factor analysis (MNLFA) scale scoring, which weights symptoms by their clinical relevance, a significantly larger proportion of participants moved into the normative range for PTSD severity scores and/or exhibited reliable changes after treatment compared to the same individuals' movement when using symptom counts. Further, approximately 24% of the participants showed discrepant judgments on reliable change indices (RCI) between MNLFA scores and symptom counts, likely due to the false assumption that the standard error of measurement is equal for all levels of underlying PTSD severity when estimating RCIs with symptom counts. An MNLFA approach to estimating underlying PTSD severity can provide clinically meaningful information about individual-level change without the de facto assumption that PTSD symptoms have equivalent weight. Study implications are discussed with regard to a joint emphasis on (a) measurement models that highlight differential symptom weighting and (b) treatment-arm differences in individual-level outcomes rather than the current overemphasis of treatment-arm differences on group-averaged trajectories.
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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 | 0,034 | 0,105 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».