Assessing posttraumatic stress disorder symptom clusters with the Minnesota Multiphasic Personality Inventory‐3 in a forensic disability sample
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Previous evidence indicates that scales from the Minnesota Multiphasic Personality Inventory (MMPI) family of instruments can measure self-reported posttraumatic stress disorder (PTSD) symptomology and differentiate symptom clusters, including in forensic disability assessments. However, limited research has examined assessment of PTSD symptoms with the MMPI-3, the most recent MMPI instrument. The goal of the current study was to identify the strongest MMPI-3 scale predictors of individual PTSD symptom clusters, measured via self-report. METHODS: = 42.98, SD = 10.87; 81.8% White), correlation, regression, and dominance analyses were performed to examine associations between scores on MMPI-3 scales and latent PTSD symptom cluster factors derived using confirmatory factor analyses from items of the Detailed Assessment of Posttraumatic Stress (DAPS), and to identify the strongest predictor of each symptom cluster when MMPI-3 scales were concurrently considered. RESULTS: Results indicate that conceptually expected MMPI-3 scale scores were meaningfully associated with PTSD symptom cluster factors, with the MMPI-3 Anxiety-Related Experiences (ARX) scale demonstrating the strongest and most consistent associations across symptom clusters. CONCLUSIONS: Results of the current study largely converge with previous empirical studies of self-reported PTSD symptoms in disability claimant settings with the MMPI instruments. Interpretive implications for the MMPI-3, limitations, and future research directions are discussed.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».