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Enregistrement W4292374116 · doi:10.1186/s12888-022-04203-8

Further validation of the Cognitive Biases Questionnaire for psychosis

2022· article· en· W4292374116 sur OpenAlexaff
Crystal Samson, Amélie M. Achim, Veronik Sicard, Andy Gilker, Audrey Francoeur, Nicolás Franck, Briana Cloutier, Charles‐Édouard Giguère, Francelyne Jean-Baptiste, Tania Lecomte

Notice bibliographique

RevueBMC Psychiatry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeCégep Marie-VictorinUniversité de MontréalInstitut Universitaire en Santé Mentale de QuébecUniversité LavalChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyCognitionClinical psychologyCognitive biasPsychosisConstruct validityDiscriminant validityConfirmatory factor analysisPsychometricsPsychiatryInternal consistencyStructural equation modeling

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cognitive biases are recognized as important treatment targets for reducing symptoms associated with severe mental disorders. Although cognitive biases have been linked to symptoms in most studies, few studies have looked at such biases transdiagnostically. The Cognitive Bias Questionnaire for psychosis (CBQp) is a self-reported questionnaire that assesses cognitive biases amongst individuals with a psychotic disorder, as well as individuals with other severe mental disorders. The current study aims to validate a French version of the CBQp and to explore transdiagnostic cognitive biases in individuals with psychotic disorders, individuals with depression, and in healthy controls. METHODS: The CBQp was translated into French following a protocol based on international standards. Discriminant validity and internal consistency were determined for total score and each subscale score. Confirmatory factor analyses were performed to test construct validity. Finally, cluster analyses were conducted to investigate cognitive biases across diagnostic groups. RESULTS: Our results were similar to those of the original authors, with the one-factor solution (assessment of a general thinking bias) being the strongest, but the two-factor solution (assessing biases within two themes relating to psychosis) and the five-factor solution (assessment of multiple distinct biases) being clinically more interesting. A six-cluster solution emerged, suggesting that individuals with similar diagnoses score differently on all cognitive biases, and that individuals with different diagnoses might have similar cognitive biases. CONCLUSIONS: The current findings support the validity of the French translation of the CBQp. Our cluster analyses overall support the transdiagnostic presence of cognitive biases.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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