Differential symptom weighting in estimating empirical thresholds for underlying PTSD severity: Toward a “platinum” standard for diagnosis?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Symptom counts as the basis for Post-Traumatic Stress Disorder (PTSD) diagnoses in the DSM presume each symptom is equally reflective of underlying disorder severity. However, the "equal weight" assumption fails to fit PTSD symptom data when tested. The present study developed an enhanced PTSD diagnosis based on (a) a conventional PTSD diagnosis from a clinical interview and (b) an empirical classification of full PTSD that reflected the relative clinical weights of each symptom. METHOD: Baseline structured interview data from Project Harmony (N = 2658) was used. An enhanced diagnosis for full PTSD was estimated using an empirical threshold from moderated nonlinear factor analysis (MNLFA) latent PTSD scale scores, in combination with a full conventional PTSD diagnosis based on interview data. RESULTS: One in 4 patients in the sample had a PTSD diagnosis that was inconsistent with their empirical PTSD grouping, such that the enhanced diagnostic standard reduced the diagnostic discrepancy rate by 20%. Veterans, and in particular female Veterans, were at greatest odds for discrepancy between their underlying PTSD severity and DSM diagnosis. CONCLUSION: Psychometric methodologies that differentially weight symptoms can complement DSM criteria and may serve as a platform for symptom prioritization for diagnoses in future editions of DSM.
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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 | 0,016 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle