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 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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».