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Enregistrement W3177558844 · doi:10.24018/clinicmed.2021.2.3.54

Clinical Profile on the PTSD Checklist for DSM-5 (PCL-5) of Veterans versus Patients Injured in Motor Vehicle Accidents

2021· article· en· W3177558844 sur OpenAlexaff
Zack Z. Cernovsky, Milad Fattahi, David M. Diamond

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Clinical Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensAdlerWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChecklistPsychologyBonferroni correctionRank correlationClinical psychologyMedicinePsychiatryStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The 20 items of PTSD Checklist for DSM-5 (PCL-5) can be rank ordered from highest to the lowest, based on item mean scores in a particular clinical group. Thus, they can provide an overview of the relative importance of each of the symptoms represented by these 20 items, i.e., a clinical profile for the particular type of patients. This study compared such ranking of PCL-5 items by US veterans with those of patients injured in high impact motor vehicle accidents (MVAs). Method: De-identified PCL-5 data were available for 80 post-MVA patients (mean age 38.9 years, SD=12.8) and for 468 US veterans (mean age 55.4 years, SD=13.8). The US veterans’ data are those published by Bovin et al. in 2016. Results and Discussion: The overall rank order of PCL-5 items was significantly similar in the two groups (Spearman’s rho=.83), perhaps due to certain similarities of the two groups (potential threat to life or of severe physical injury). Both groups rated the Item 20 (sleep difficulties) as the most prominent, and they rated Item 16 (taking too many risks) and then Item 8 (trouble remembering details of the stressful event) as least prominent. The largest clinically interesting difference in the item rank was on Item 12 (loss of interest in previously enjoyed activities) which was more prominent in the MVA patients, presumably due to their persistent post-accident pain (all but one MVA patient reported pain, and in 82.5% the pain was rated as more than mild). Conclusions: In both groups, the ratings of sleep difficulties were the most prominent and ratings of taking excessive risks and of not remembering details of stressful evens were least prominent. The overall rank order of the 20 items was significantly similar in the two groups.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,302
Tête enseignante GPT0,532
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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