Sensitivity and specificity of the Posttraumatic Stress Disorder Checklist for <i>DSM‐5</i> in a Canadian psychiatric outpatient sample
Notice bibliographique
Résumé
The Posttraumatic Stress Disorder (PTSD) Checklist for DSM-5 (PCL-5) is a widely used, self-report measure that is employed to assess PTSD symptom severity and determine the presence of probable PTSD in various trauma-exposed populations. The PCL-5 is often administered in clinical settings as a screening tool for PTSD, with a suggested cutoff score of 33 indicating a probable PTSD diagnosis. Recent research indicates that a higher cutoff may be required in psychiatric samples. In the present study, we aimed to determine the sensitivity and specificity of the PCL-5 in a Canadian outpatient psychiatric sample and establish an optimal cutoff score for detecting probable PTSD in this sample. Participants were 673 individuals who reported a history of trauma exposure and were assessed using a semistructured interview and self-report measures. Individuals diagnosed with PTSD (N = 193) reported a mean PCL-5 score of 56.57, whereas individuals without PTSD (N = 480) reported a mean score of 33.56. A score of 45 was determined to be the optimal cutoff score in this sample, balancing sensitivity and specificity while detecting a probable diagnosis of PTSD. Consistent with findings in other psychiatric samples, these findings indicate that in an outpatient psychiatric sample with a history of exposure to a variety of trauma types, a higher cutoff score is required to determine probable PTSD. In addition, given the estimated rate of false positives even with a higher cutoff, follow-up diagnostic assessments are recommended.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».