Cross-Validating the Atypical Response Scale of the TSI-2 in a Sample of Motor Vehicle Collision Survivors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study was designed to evaluate the utility of the Atypical Responses (ATR) scale of the Trauma Symptom Inventory – Second Edition (TSI-2) as a symptom validity test (SVT) in a medicolegal sample. Archival data were collected from a consecutive case sequence of 99 patients referred for neuropsychological evaluation following a motor vehicle collision. The ATR’s classification accuracy was computed against criterion measures consisting of composite indices based on SVTs and performance validity tests (PVTs). An ATR cutoff of ≥ 9 emerged as the optimal cutoff, producing a good combination of sensitivity (.35-.53) and specificity (.92-.95) to the criterion SVT, correctly classifying 71–79% of the sample. Predictably, classification accuracy was lower against PVTs as criterion measures (.26-.37 sensitivity at .90-.93 specificity, correctly classifying 66–69% of the sample). The originally proposed ATR cutoff (≥ 15) was prohibitively conservative, resulting in a 90–95% false negative rate. In contrast, although the more liberal alternative (≥ 8) fell short of the specificity standard (.89), it was associated with notably higher sensitivity (.43-.68) and the highest overall classification accuracy (71–82% of the sample). Non-credible symptom report was a stronger confound on the posttraumatic stress scale of the TSI-2 than that of the Personality Assessment Inventory. The ATR demonstrated its clinical utility in identifying non-credible symptom report (and to a lesser extent, invalid performance) in a medicolegal setting, with ≥ 9 emerging as the optimal cutoff. The ATR demonstrated its potential to serve as a quick (potentially stand-alone) screener for the overall credibility of neuropsychological deficits. More research is needed in patients with different clinical characteristics assessed in different settings to establish the generalizability of the findings.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».