Psychometric validation of the <i>Diagnostic Assessment Research Tool</i>: Alcohol use disorder module
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Structured clinical interviewing is considered the gold standard in psychiatric diagnosis. The Diagnostic Assessment Research Tool (DART) is a novel modularized, non-copywritten, semi-structured interview; however, no studies have examined the psychometric properties of its alcohol use disorder (AUD) module. The primary aims of this study were to: (i) validate the factor structure of the DART AUD module and (ii) examine measurement invariance across several key demographic and subgroup factors. METHODS: Participants were community members in Hamilton, Canada and Boston, USA who self-identified as making a significant AUD recovery attempt (N = 499). Internal reliability was examined via the Kuder-Richardson 20 statistic, and correlations between symptom count and drinking quantity/frequency were examined. Then, symptom-level data were included in a confirmatory factor analysis to examine model fit of a single hypothesized factor structure. Finally, measurement invariance analyses were conducted for sex, age, ethnicity (White vs. racialized), and study site. RESULTS: This study found evidence for adequate internal reliability (rKR20 = 0.75), and symptom scores correlated with drinking quantity and frequency (r = 0.16-0.43). Confirmatory factor analysis results suggested excellent fit for the unidimensional one-factor AUD model (χ2 = 0.09, confirmatory factor index = 0.99, Tucker Lewis index = 0.99, standardized root mean square residual = 0.06, root mean square error of approximation = 0.02). Measurement invariance analyses revealed that the factor structure was equivalent between sex, age, ethnicity, and study site. CONCLUSIONS: Findings provide strong evidence for the psychometric validity of the DART AUD module and support its use in research and clinical practice. The DART represents a credible alternative to other diagnostic interviewing tools for AUD.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».