The Inventory of Problems–29 is a Cross-Culturally Valid Symptom Validity Test: Initial Validation in a Turkish Community Sample
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Because the actuarial evidence base for symptom validity tests (SVTs) is developed in a specific population, it is unclear whether their clinical utility is transferable to a population with different demographic characteristics. To address this, we report here the validation study of a recently developed free-standing SVT, the Inventory of Problems-29 (IOP-29), in a Turkish community sample. We employed a mixed design with a simulation paradigm: The Turkish IOP–29 was presented to the same participants (N = 125; 53.6% female; age range: 19–53) three times in an online format, with instructions to respond honestly (HON), randomly (RND), and attempt to feign a psychiatric disorder (SIM) based on different vignettes. In the SIM condition, participants were presented with one of three scripts instructing them to feign either schizophrenia (SIM-SCZ), depression (SIM-DEP), or posttraumatic stress disorder (SIM-PTSD). As predicted, the Turkish IOP–29 is effective in discriminating between credible and noncredible presentations and equally sensitive to feigning of different psychiatric disorders: The standard cutoff (FDS ≥ .50) is uniformly sensitive (90.2% to 92.9%) and yields a specificity of 88%. Random responding produces FDS scores more similar to those of noncredible presentations, and the random responding score (RRS) has incremental validity in distinguishing random responding from feigned and honest responding. Our findings reveal that the classification accuracy of the IOP–29 is stable across administration languages, feigned clinical constructs, and geographic regions. Validation of the Turkish IOP–29 will be a valuable addition to the limited availability of SVTs in Turkish. We discuss limitations and future directions.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».