Measurement and assessment of grief in a large international sample
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 2022, the International Classification of Diseases (ICD-11) and an update of the Diagnostic Statistical Manual of Mental Disorders (DSM 5 TR) were released for implementation worldwide and now include the new Prolonged Grief Disorder (PGD). The newest definition of PGD is based on robust clinical research from the Global North yet until now has not been tested for global applicability. METHODS: The current study assesses the new PGD ICD-11 criteria in a large international sample of 1393 bereaved adults. The majority of the sample was included from the USΑ. Additionally, we conduct a sub-sample analysis to evaluate the psychometric properties, probable caseness of PGD, and differences in network structure across three regions of residency (USA, Greece-Cyprus, Turkey-Iran). RESULTS: The psychometric validity and reliability of the 33-item International Prolonged Grief Disorder Scale (IPGDS) were confirmed across the whole sample and for each regional group. Using the strict diagnostic algorithm, the probable caseness for PGD for the whole sample was 3.6 %. Probable caseness was highest for the Greece-Cyprus group (6.9 %) followed by Turkey-Iran (3.2 %) and the USA (2.8 %). Finally, the network structure of the IPGDS standard items and cultural supplement items (total of 33 items) confirmed the strong connection between central items of PGD, and revealed unique network connections within the regional groups. LIMITATIONS: Future research is encouraged to include larger sample sizes and a more systematic assessment of culture. CONCLUSION: Overall, our findings confirm the global applicability of the new ICD-11 PGD disorder definition as evaluated through the newly developed IPGDS. This scale includes culturally sensitive grief symptoms that may improve clinical precision and decision-making.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».