Estimating posttraumatic stress disorder severity in the presence of differential item functioning across populations, comorbidities, and interview measures: Introduction to Project Harmony
Notice bibliographique
Résumé
Multiple factor analytic and item response theory studies have shown that items/symptoms vary in their relative clinical weights in structured interview measures for posttraumatic stress disorder (PTSD). Despite these findings, the use of total scores, which treat symptoms as though they are equally weighted, predominates in practice, with the consequence of undermining the precision of clinical decision-making. We conducted an integrative data analysis (IDA) study to harmonize PTSD structured interview data (i.e., recoding of items to a common symptom metric) from 25 studies (total N = 2,568). We aimed to identify (a) measurement noninvariance/differential item functioning (MNI/DIF) across multiple populations, psychiatric comorbidities, and interview measures simultaneously and (b) differences in inferences regarding underlying PTSD severity between scale scores estimated using moderated nonlinear factor analysis (MNLFA) and a total score analog model (TSA). Several predictors of MNI/DIF impacted effect size differences in underlying severity across scale scoring methods. Notably, we observed MNI/DIF substantial enough to bias inferences on underlying PTSD severity for two groups: African Americans and incarcerated women. The findings highlight two issues raised elsewhere in the PTSD psychometrics literature: (a) bias in characterizing underlying PTSD severity and individual-level treatment outcomes when the psychometric model underlying total scores fails to fit the data and (b) higher latent severity scores, on average, when using DSM-5 (net of MNI/DIF) criteria, by which multiple factors (e.g., Criterion A discordance across DSM editions, changes to the number/type of symptom clusters, changes to the symptoms themselves) may have impacted severity scoring for some patients.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».