Global Psychotrauma Screen (GPS): psychometric properties in two Internet-based studies
Notice bibliographique
Résumé
Background: Potentially traumatic stressors can lead to various transdiagnostic outcomes beyond PTSD alone but no brief screening tools exist for measuring posttraumatic responses in a transdiagnostic manner.Objective: Assess the psychometric characteristics of a new 22-item transdiagnostic screening measure, the Global Psychotrauma Screen (GPS).Method: An internet survey was administered with English speaking participants recruited passively via the website of the Global Collaboration on Traumatic Stress (GC-TS) (nGC-TS = 1,268) and actively via Amazon’s MTurk (nMTurk = 1,378). Exploratory factor analysis, correlational analysis, sensitivity and specificity analysis, and comparisons in response between the two samples and between male and female respondents were conducted.Results: Exploratory factor analysis revealed a single factor underlying symptom endorsements in both samples, suggesting that such problems may form a unitary transdiagnostic, posttraumatic outcome. Convergent validity of the GPS symptom and risk factors was established with measures of PTSD and dissociative symptoms in the MTurk sample. Gender differences were seen primarily at the item level with women more often endorsing several symptoms and specific risk factors in the MTurk sample, and the GC-TS recruited sample endorsed more symptoms and risk factors than the MTurk sample, suggesting that the GPS may be sensitive to group differences. A GPS symptom cut-off score of 8 identified optimized sensitivity and specificity relative to probable PTSD based on PCL-5 scores.Conclusions: The current results provide preliminary support for the validity of the GPS as a screener for the concurrent measurement of several transdiagnostic outcomes of potentially traumatic stressors and the apparent unifactorial structure of such symptoms is suggestive of a single or unitary posttraumatic outcome. Future research is needed to evaluate whether similarly strong psychometric properties can be yielded in response to completion of the GPS in other languages.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».