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Enregistrement W4386174776 · doi:10.22259/2638-5201.0202007

Content Validity of the Affective Disorder Subscale of the SIMS

2019· article· en· W4386174776 sur OpenAlexaff
Zack Z. Cernovsky, James D. Mendonça, Jack Remo Ferrari, Gurpreet Sidhu, Varadaraj R. Velamoor, Stephan C. Mann, Lamidi Kola Oyewumi, Emmanuel Persad, Robbie Campbell, Michel A. Woodbury-Fariña

Notice bibliographique

RevueArchives of Psychiatry and Behavioral Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Perception and Purchasing Behavior
Établissements canadiensQueen's UniversityLaurentian UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyContent (measure theory)Content validityClinical psychologyPsychometricsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Objective:The Structured Inventory of Malingered Symptomatology (SIMS) is used widely to "detect malingering" of medical symptoms, even though there is no convincing evidence that it does differentiate malingerers from patients with legitimate symptoms.This study focuses on the Affective Disorder (AF) subscale of the SIMS. Method:In Study 1, ten raters (3 psychologists and 7 psychiatrists), each with more than 35 years of clinical experience, evaluated whether the AF items have any capacity to differentiate malingerers from legitimate patients.Study 2 evaluated responses to AF items by 16 survivors of high impact car accidents (6 men and 10 women; mean age 36.6 years, SD=12.3).Study 3 compared responses of these 16 patients to SIMS responses of 30 instructed malingerers and also to 47 medical patients who sustained only relatively minor injuries in car accidents (data from a 2014 study led by Capilla Ramírez with González Ordi).Results: All ten raters agreed that none of the AF items would be endorsed only by malingerers: on the contrary, all AF items list only legitimate symptoms of depression.The most frequently endorsed items by our 16 postaccident patients were those dealing with lack of energy (100% of the patients) and sleep problems (93.8%).87.5% of these 16 patients who survived high impact car collisions would be falsely classified by the AF as "malingering an affective disorder."These 16 patients obtained significantly higher AF scores and higher total SIMS score than the 47 Spanish patients who sustained only relatively minor injuries in their car accidents (t-tests, p<.001).The 16 patients did not differ significantly in their AF and total SIMS scores from the instructed malingerers recruited in the Spanish study (p>.05). Discussion and Conclusions:The AF subscale of the SIMS contains no items with reasonable capacity to differentiate malingerers from legitimate patients.The SIMS is a fallacious test: its use on real patients is iatrogenic.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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