Inventory of Problems–29 (IOP-29) and Inventory of Problems–Memory (IOP-M) failure rates in patients with severe psychosis with and without criminal convictions
Notice bibliographique
Résumé
Professionals are encouraged to include multiple symptom validity tests (SVTs) and multiple performance validity tests (PVTs) to assess the credibility of clinical and forensic presentations. Combining the Inventory of Problems–29 (IOP-29, an SVT) with its Memory module (IOP-M, a PVT), referred to here as ‘IOP-29-M’, may be especially beneficial, as it allows for rapid assessment of both symptom and performance validity. Accordingly, the present study aimed at ‘stress testing’ the IOP-29-M by examining base rates of failure (BRFail) in 109 patients with schizophrenia spectrum psychopathology, both with and without criminal convictions. In the overall sample, BRFail were low: 13.8% and 8.3%, respectively, for the standard (≥ .50) and conservative (≥ .65) cutoffs of the IOP-29, and 12.8% and 9.2%, respectively, for the standard (≤ 29) and conservative (≤ 28) cutoffs of the IOP-M. Importantly, very few individuals, less than 5%, failed both components of the IOP-29-M.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».