High Risk of False Classification of Injured People as Malingerers by the Structured Inventory of Malingered Symptomatology (SIMS): A Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Tests that purport to measure malingering such as the Structured Inventory of Malingered Symptomatology (SIMS) are associated with a risk to the public.The magnitude of this risk can be operationalized as the frequency of false positives, i.e., proportion of persons classified as malingerers and thus denied therapy and other medical benefits.Method: This review deals with the outcomes of studies of content, divergent, and criterion validity of the SIMS.We calculated an average risk to the public caused by the rates of false positives in published SIMS data on several clinical groups: psychiatric patients, survivors of high impact motor vehicle accidents (MVAs), and trauma-exposed war veterans.Results: (1) Content analyses demonstrated that almost all SIMS items describe medical symptoms, but these are fallaciously scored by the SIMS as indicative of malingering.(2) Calculations of divergent validity suggest that the SIMS measures the presence of medical symptoms rather than their malingering.For instance, SIMS total score correlates positively and highly with PCL-5 measure of PTSD (r=.60).The SIMS Amnestic Disorder scale correlates positively with Rivermead measure of post-concussive symptoms (r=.42).The SIMS Neurological Impairment scale correlates positively with neuropsychological symptoms measured by Post-MVA Neurological Symptoms (PMNS) scale (r=.41).(3) Criterion validity results of a recent meta-analysis indicated no significant capacity of the SIMS to differentiate legitimate patients from malingerers.Furthermore, published SIMS data indicate extremely high rates of false positives: 82.7% of US veterans with PTSD, 78.3% of patients injured in high impact MVAs, and 72.0% of legitimate psychiatric inpatients.An average risk to the public (i.e., the risk for genuine medical patients to be falsely classified as malingering) as suggested by the weighted mean for these SIMS data is 78.8%.Patients with more medical symptoms are significantly more likely to be fallaciously classified by their SIMS scores as "malingerers" than their less symptomatic counterparts. Discussion and Conclusions:The SIMS is a fatally flawed psychological test with alarmingly high iatrogenic rates.Its use constitutes malpractice.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».