Meta-analytic Re-assessment of the Validity of Miller Forensic Assessment Test for Detection of Malingering
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Miller Forensic Assessment of Symptoms Test (M-FAST) is used widely for the assessment of malingering of medical symptoms. Its validity has allegedly been supported by meta-analytic study of M-FAST in 2019 by Detullio et al. Credibility of Detullio’s results is damaged by an inclusion of data based on analog validation and also on dubious convergent validation procedures that falsify estimates of M-FAST’s validity. Method: In the present study, the meta-analysis was calculated on 3 types of M-FAST data: (1) 5 samples of scores of healthy persons instructed to respond honestly, (2) 5 samples of scores of medical patients, and (3) 10 samples of scores of healthy persons instructed to feign mental illness (so called “instructed malingerers”). Results: In an ANOVA (F(2,815)=398.50, p<.0001), significantly lowest M-FAST scores were those of healthy controls (mean=1.59, SD=2.80), the next significantly higher scores were those of legitimate patients (mean=4.85, SD=4.22), and the instructed malingerers had significantly highest scores (mean=12.34, SD=5.71). Discussion: The significant difference between healthy controls and patients shows that inferences from analog validations of the M-FAST are inherently false. Furthermore, data of legitimate patients with severe psychiatric illness suggested that they may face the risk of about 50% to be falsely classified as malingerers by the M-FAST. Moreover, almost all validations of the M-FAST were done only with “instructed malingerers” (healthy volunteers instructed to feign symptoms). This overestimates the test’s capacity to detect real-life malingerers. Montes and Guyton documented that “instructed malingerers” warned to avoid detection score much lower than the unwarned ones (effect size: Cohen’s d=3.05). M-FAST’s capacity for detection of real-life malingerers may be extremely low, in particular those more genuinely motivated to evade detection, well prepared, better educated, and systematically feigning only a few specific symptoms such as depression, pain, and insomnia. Conclusion: The M-FAST should no longer be used.
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 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 | 0,100 | 0,195 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».