Convergent and Discriminant Validity of the Blast Exposure Threshold Survey in United States Military Service Members and Veterans
Notice bibliographique
Résumé
The Blast Exposure Threshold Survey (BETS) is a recently developed and promising new self-report measure of lifetime blast exposure (LBE). However, there are no studies that have examined the psychometric properties of the BETS, which currently limits its clinical utility. The purpose of this study was to examine the convergent and discriminant validity of the BETS by comparing the BETS Generalized Blast Exposure Value (GBEV) to six variables hypothesized to be associated with LBE (i.e., single-item LBE, combat exposure, years in the military, number of combat deployments, and military occupation specialty [MOS]) and three variables hypothesized not to be associated with LBE (i.e., age at the time of injury, estimated pre-morbid Full-Scale Intelligence Quotient [FSIQ], and resilience). Participants were 202 United States service members and veterans prospectively enrolled from three military medical treatment facilities (68.7%) and via community recruitment initiatives (31.3%). Participants completed the BETS, Combat Exposure Scale (CES), Deployment Risk and Resiliency Inventory-2 Combat Experiences (DRRI-2 CE), Traumatic Brain Injury-Quality of Life Resilience scale, and a brief structured interview. For some analyses, participants were classified into two blast risk MOS groups: high ( n = 89) and low ( n = 94). The BETS GBEV was not significantly correlated with all three non-blast related variables (r s = 0.01 to r s = -0.12). In contrast, GBEV was significantly ( p < 0.001) associated with all blast-related variables; single-item LBE (r s = 0.76), CES (r s = 0.58), number of combat deployments (r s = 0.53), DRRI-2 CE (r s = 0.48), and high blast risk MOS (r = 0.36, medium effect size). However, a stronger relationship was found between the blast-related variables and three modified GBEV scores when excluding some small weapons categories; single-item LBE (r s = 0.80–0.82), CES (r s = 0.64–0.67), number of combat deployments (r s = 0.56), DRRI-2 CE (r s = 0.51–0.53), and high blast risk MOS (r = 0.42–0.49, medium-large effect size). This is the first study to examine the psychometric properties of the BETS. Overall, these results offer support for the convergent and discriminant validity of the BETS. In order to ensure that the BETS can be confidently used as a valid and reliable measure of LBE, more research is needed to further examine the psychometric properties of the test, particularly with regard to the establishment of test-retest reliability.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».