Validation of the PTSD Checklist for DSM-5 (PCL-5) on Patients Injured in Car Accidents
Notice bibliographique
Résumé
Background: The PTSD Checklist for DSM-5 (PCL-5), is presently the most widely used psychological measure of PTSD along the criteria of DSM-5. We examined the criterion validity of PCL-5 separately for each of its 20 items by comparing scores of patients injured in high impact motor vehicle accidents (MVAs) to scores of persons in a control group. In addition, we evaluated criterion and convergent validity of the PCL-5 total scores. Method: De-identified data of 80 post-MVA patients (mean age 38.9 years, SD=12.8) included their scores on the PCL-5, Brief Pain Inventory (BPI), Insomnia Severity Index (ISI), Rivermead Post-concussion Symptoms Questionnaire, Subjective Neuropsychological Symptoms Scale (SNPSS), ratings of depression, anger, and anxiety (Items 10 to 12 of the Whiplash Disability Questionnaire), and three questionnaire measures of driving anxiety (Steiner’s, Whetstone’s, and DAQ). The patients were assessed, on the average, 49.7 weeks (SD=36.3) after their MVA, but all still experienced active post-MVA symptoms requiring therapy. The PCL-5 scores were also available from 21 controls (mean age 43.0 years, SD=20.3). Results and Discussion: With respect to criterion validity of the PCL-5, the post-MVA patients differed significantly from the control group not only with respect to their total PCL-5 scores, but also on all 20 individual items of the PCL-5, and also on all 4 subscales of PCL-5 (Intrusion, Avoidance, Altered Cognitions/Mood, and Arousal). The PCL-5 total scores correlated significantly to all three measures of post-MVA driving anxiety, post-MVA pain and insomnia, post-MVA depression, anger, and generalized anxiety, and to post-MVA subjective neuropsychological symptoms in the post-concussion and whiplash spectrum. Conclusions: Both the criterion and convergent validity of the PCL-5 for the use on post-MVA patients are excellent.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».