Validation and assessment of the self-injurious behavior scale for tic disorders (SIBS-T)
Notice bibliographique
Résumé
Self-injurious behavior (SIB) is a well-known phenomenon in patients with chronic tic disorders (CTD). To investigate prospectively symptomatology of SIB in adults with CTD, we developed and validated the self-injurious behavior scale for tic disorders (SIBS-T). Patients completed the SIBS-T and a variety of assessments for tics and comorbidities. We investigated SIB frequency, internal consistency of the SIBS-T, and carried out an exploratory factor analysis (EFA). We enrolled n = 123 adult patients with CTD. SIB was reported by n = 103 patients (83.7%). The most frequently reported SIB were beating/pushing/throwing and were found in 79.6% of cases. Patients with SIB had significantly higher tic severity measured with the Adult Tic Questionnaire (ATQ) (p = 0.002) as well as higher severity of psychiatric comorbidities such as obsessive-compulsive symptoms (OCS) (p < 0.001,), attention deficit/hyperactivity disorder (ADHD) (p < 0.001,), and anxiety (p = 0.001). In addition, patients with SIB had significantly lower quality of life (p = 0.002). Pearson correlations demonstrated significant associations between SIB and severity of tics (p < 0.001), depression (p = 0.005), ADHD (p = 0.008), and borderline personality traits (p = 0.014). Consequently, higher SIBS-T also correlated with greater impairment of quality of life (p < 0.001). The internal consistency of the SIBS-T was good (α = 0.88). The EFA confirmed a single factor underlying the SIBS-T.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».