Further validation of the Cognitive Biases Questionnaire for psychosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Cognitive biases are recognized as important treatment targets for reducing symptoms associated with severe mental disorders. Although cognitive biases have been linked to symptoms in most studies, few studies have looked at such biases transdiagnostically. The Cognitive Bias Questionnaire for psychosis (CBQp) is a self-reported questionnaire that assesses cognitive biases amongst individuals with a psychotic disorder, as well as individuals with other severe mental disorders. The current study aims to validate a French version of the CBQp and to explore transdiagnostic cognitive biases in individuals with psychotic disorders, individuals with depression, and in healthy controls. Methods The CBQp was translated into French following a protocol based on international standards. Discriminant validity and internal consistency were determined for total score and each subscale score. Confirmatory factor analyses were performed to test construct validity. Finally, cluster analyses were conducted to investigate cognitive biases across diagnostic groups. Results Our results were similar to those of the original authors, with the one-factor solution (assessment of a general thinking bias) being the strongest, but the two-factor solution (assessing biases within two themes relating to psychosis) and the five-factor solution (assessment of multiple distinct biases) being clinically more interesting. A six-cluster solution emerged, suggesting that individuals with similar diagnoses score differently on all cognitive biases, and that individuals with different diagnoses might have similar cognitive biases. Conclusions The current findings support the validity of the French translation of the CBQp. Our cluster analyses overall support the transdiagnostic presence of cognitive biases.
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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 | 0,010 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».