Rethinking Unacceptable Thoughts: Validation of an Expanded Version of the Dimensional Obsessive-Compulsive Scale (DOCS)
Notice bibliographique
Résumé
The Dimensional Obsessive-Compulsive Scale (DOCS) is widely used to measure obsessive-compulsive disorder (OCD) severity across four broad symptom dimensions (i.e., contamination, responsibility for harm, unacceptable thoughts, symmetry). Despite its proven utility, there is reason to suspect that the unacceptable thoughts subscale conflates different types of unacceptable thoughts that are meaningfully distinct from one another. In the current study, we first evaluated the psychometric properties of a newly developed DOCS violent and/or aggressive thoughts subscale. We then examined the factor structure, psychometric properties, and diagnostic sensitivity of a seven-factor version of the DOCS that includes the four original DOCS subscales and three more-specific versions of the unacceptable thoughts scale (i.e., sexually intrusive thoughts, violent and/or aggressive thoughts, and scrupulous or religious thoughts). The sample included 329 residential and intensive outpatients, the majority of which had a diagnosis of OCD (75.2%). The new unacceptable thoughts subscales demonstrated convergent and discriminant validity with unique associations between the subscales and depression, suicide, and perceived threat from emotions that were not present in the broader unacceptable thoughts subscale. The seven-factor version of the DOCS demonstrated slightly lower levels of diagnostic sensitivity than the original DOCS. Thus, the four-factor version of the DOCS is recommended for screening purposes. A score of 40 of higher on the seven-factor version of the DOCS best predicted a diagnosis of OCD. Overall, the three additional unacceptable thoughts subscales appear to be distinct dimensional categories that have potential value in research and clinical settings.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».