Propiedades psicométricas del Vancouver Obsessional Compulsive Inventory (VOCI) en dos muestras no clínicas de población española
Notice bibliographique
Résumé
La validación de instrumentos de evaluación en diferentes contextos culturales es importante tanto para la investigación como para la práctica clínica.Tanto para replicar una investigación en un contexto cultural diferente al original (Mataix-Cols, Sánchez-Turet y Vallejo, 2002) como para evaluar los efectos de un tratamiento (Arrindell, de Vlaming, Eisenhardt, van Berkum y Kwee, 2002) se deben utilizar instrumentos validados en la población con la que se trabaja.En los últimos años se han elaborado en el ámbito del trastorno obsesivo-compulsivo (TOC) numerosos instrumentos que evalúan síntomas obsesivo-compulsivos [véase Taylor (1998), para una revisión].Algunas de estas medidas, como el Padua Inventory (PI; Sanavio, 1988), el Obsessive-Compulsive Inventory (OCI; Foa, Kozak, Salkovskis, Coles y Amir, 1998) y el Maudsley Obsessional Compulsive Inventory (MOCI; Hodgson y Rachman, 1977), han sufrido revisiones que han sido validadas en diferentes idiomas.Aunque en general estos inventarios presentan buenas propiedades psicométricas, también tienen algunas limitaciones.La escala objeto del presente estudio, el Vancouver Obsessional Compulsive Inventory (VOCI; Thordarson et al., 2004), es una revisión del MO-CI diseñada con el fin de superar algunos de estos inconvenientes y ya está disponible en varios idiomas (Radomsky et al., 2006).Dentro de los instrumentos que evalúan síntomas obsesivocompulsivos, uno de los más utilizados es el Padua Inventory-Washington State University-Revision (PI-WSU-R; Burns, Keortge, Formea y Sternberger, 1996), el cual se elaboró con el objetivo de superar las limitaciones del PI.Concretamente, Freeston et al. (1994) demostraron que ciertos ítems del PI pueden medir preocupaciones en lugar de obsesiones.El PI-WSU-R es una medida más independiente de las preocupaciones que el original.Sin embargo, este instrumento no evalúa ciertas obsesiones y compulsiones relevantes, como la acumulación o la neutralización.Otro inventario importante es el Obsessive-Compulsive Inventory-Revised (OCI-R;Foa et al., 2002), desarrollado con la finalidad de mejorar el OCI.La cumplimentación del OCI puede ser confusa dado que cada ítem se puntúa en base a dos dimensiones: frecuencia y malestar.Además Foa et al. (1998) encontraron que ambas escalas correlacionaban de forma elevada, lo que sugiere que la información que aportan es redundante.El OCI-R es una versión más corta, que evalúa sólo el malestar que provocan los síntomas y que presenta buena fiabilidad y validez.No obstante, algunos estudios han encontrado que las subescalas acumulación y orden no tienen buena validez discriminante (Foa et al., 2002).Por otro lado, la evaluación que realiza las obsesiones es limitada, ya que no incluye intrusiones importantes como son las sexuales, de daño o blasfemia.Thordarson et al. (2004) diseñaron el VOCI con el objetivo de corregir algunos de los inconvenientes previamente mencionados y, sobre todo, de superar las limitaciones de uno de los cuestionarios más utilizados y recomendados para su uso en el estudio del TOC, el MOCI.En concreto, la subescala lentitud del MOCI ha mostrado tener una consistencia interna muy baja (Emmelcamp,
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 | 0,002 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».