Factor structure and factorial invariance of the PTSD checklist for DSM-5 in public safety personnel: Results from a large and diverse sample.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: = 5,855) and diverse PSP sample. METHOD: = 98) were conducted using six competing factor models of the PCL-5 across seven PSP sectors, five age groups, and two gender groups. RESULTS: The seven-factor hybrid model of PTSD (i.e., reexperiencing, avoidance, negative alterations in cognitions and mood, hyperarousal, intrusion, emotional numbing, dysphoria, dysphoric arousal, anxious arousal, anhedonia, negative affect) produced consistently superior fit across all sectors assessed and produced marginally better absolute values than the six-factor anhedonia model, supporting PCL-5 factorial invariance among PSP. CONCLUSIONS: The current study is the first to use a large and diverse PSP sample to assess PCL-5 factorial invariance. The results support the PCL-5 as invariant across PSP sectors, age groups, and men and women. Consistent with other studies, the seven-factor hybrid model of PTSD produced the best fit, followed closely by the six-factor anhedonia model. Future research could use structured clinical interviews to further investigate the factorial structure and invariance of PTSD symptoms among PSPs. (PsycInfo Database Record (c) 2025 APA, all rights reserved).
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».