Measurement invariance of six language versions of the post-traumatic stress disorder checklist for DSM-5 in civilians after traumatic brain injury
Notice bibliographique
Résumé
Traumatic brain injury (TBI) is frequently associated with neuropsychiatric impairments such as symptoms of post-traumatic stress disorder (PTSD), which can be screened using self-report instruments such as the Post-Traumatic Stress Disorder Checklist for DSM-5 (PCL-5). The current study aims to inspect the factorial validity and cross-linguistic equivalence of the PCL-5 in individuals after TBI with differential severity. Data for six language groups (n ≥ 200; Dutch, English, Finnish, Italian, Norwegian, Spanish) were extracted from the CENTER-TBI study database. Factorial validity of PTSD was evaluated using confirmatory factor analyses (CFA), and compared between four concurrent structural models. A multi-group CFA approach was utilized to investigate the measurement invariance (MI) of the PCL-5 across languages. All structural models showed satisfactory goodness-of-fit with small between-model variation. The original DSM-5 model for PTSD provided solid evidence of MI across the language groups. The current study underlines the validity of the clinical DSM-5 conceptualization of PTSD and demonstrates the comparability of PCL-5 symptom scores between language versions in individuals after TBI. Future studies should apply MI methods to other sociodemographic (e.g., age, gender) and injury-related (e.g., TBI severity) characteristics to improve the monitoring and clinical care of individuals suffering from PTSD symptoms after TBI.
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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 | 0,013 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».