The ICD‐11 and DSM‐5‐TR prolonged grief criteria: Validation of the Traumatic Grief Inventory‐Self Report Plus using exploratory factor analysis and item response theory
Notice bibliographique
Résumé
More recently, the prolonged grief disorder (PGD) has been recognized as a mental health disorder following bereavement, which is distinct from depression and PTSD. However, the number and proposed symptom items vary across the ICD-11 and the DSM-5-TR criteria for PG. The Traumatic Grief Inventory-Self Report Plus (TGI-SR+), which is an updated version of the TGI-SR, is currently the only robust instrument that assesses PG according to the ICD-11 and DSM-5-TR criteria. For research and clinical use among French-speaking countries, the forward-backward procedure was applied to translate the TGI-SR+ into French language. Exploratory factor analysis and parallel analysis converged towards a two-dimensional structure for the TGI-SR+, representing adaptation difficulties and traumatic separation distress. However, items mapping onto ICD-11 and DSM-5-TR criteria for PG represented a one-dimensional structure. Findings based on item response theory method provided strong evidence for discriminative characteristics of the items. The internal reliability was excellent for the TGI-SR+ (McDonald's ω = 0.97) and ICD-11 and DSM-5-TR criteria for PGD (McDonald's ω = 0.95). We also demonstrated a very high temporal stability for the TGI-SR+ total score (ICC = .91, p < 0.0001) and ICD-11 PGD and DSM-5-TR PGD (ICC = 0.90, and ICC = 0.88, ps < 0.0001, respectively). The concurrent validity of the instrument was also demonstrated, such that the TGI-SR+ total score and all combinations were positively and significantly associated with the levels of depression, anxiety and post-traumatic stress symptoms. However, the effect sizes were moderate. We conclude that for research and clinical use among French bereaved populations, the TGI-SR+ is a sound tool with very good psychometric properties.
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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 | 0,009 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».