Using a daily diary for monitoring intrusive memories of trauma: A translational data synthesis study exploring convergent validity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Intrusive memories are a core feature of posttraumatic stress disorder and have transdiagnostic relevance across mental disorders. Establishing flexible methods to monitor intrusions, including patterns and characteristics, is a key challenge. A daily diary has been developed in experimental settings to provide symptom count data, without the need for retrospective self-report over extended time periods (e.g., 1 week, 1 month). We conducted an exploratory, pre-registered data synthesis investigating convergence between the diary and questionnaire measures of intrusive symptoms long used in clinical practice (Impact of Event Scale, IES, and revised version, IES-R, Intrusion subscale). RESULTS: Utilising datasets using the daily diary from 11 studies (4 real-world trauma studies, seven analogue trauma studies; total N = 578), we found significant positive associations between the diary and IES/IES-R Intrusion subscale. Exploratory analyses indicated that the magnitude of this association was stronger for the IES (vs. the IES-R), and in individuals with real-world (vs. analogue) trauma. CONCLUSION: This study provides first evidence of convergent validity of a daily diary for monitoring intrusions with a widely used questionnaire. A diary may be a more flexible methodology to obtain information about intrusions (frequency, characteristics, triggers, content), relative to questionnaires which rely on retrospective reporting of symptoms over extended timeframes. We discuss potential benefits of daily monitoring of intrusions in clinical and research contexts.
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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 | 0,089 | 0,195 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».