Do DSM-5 substance use disorder criteria differ by user care settings? An item response theory analysis approach
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To examine differences in the psychometric characteristics of diagnostic criteria for Substance Use Disorders (SUD) between substance users in harm reduction settings (HR) and substance users seeking treatment (Tx). METHODS: Differential Item and Test Functioning (DIF & DTF) analysis were performed to examine differences in the difficulty of endorsement and in discrimination of the 11 diagnostic criteria and to test if the criteria set as a whole (the "test") functioned differently by care settings (Tx vs. HR) for alcohol, cocaine, cannabis, opiates and tobacco. To test uniform and nonuniform DIF, multiple indicator multiple cause (MIMIC) structural equation models were used. RESULTS: Regardless of the substance, the DSM-5 criteria "craving", "large amount", "time spent", "tolerance" and "activities given up" had similar functioning by care settings. Little evidence for DIF was found for other criteria. The criteria set as a whole did not function differently by care settings for alcohol, cocaine and tobacco. At the same trait severity, compared to HR, the Tx subgroup had a greater number of endorsed criteria for cannabis and a smaller number of endorsed criteria for opioids. CONCLUSION: The unidimensionality of the 11 DSM-5 criteria and applicability of all criteria and diagnosis was confirmed in this large sample of problematic substance users. While the majority of the criteria related to loss of control of substance use, functioned well in both care settings, the criteria related to consequences of substance use had several differential functioning.
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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 | 0,033 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».