Das Vancouver Obsessional Compulsive Inventory–Revised (VOCI-R)
Bibliographic record
Abstract
Theoretischer Hintergrund: Das VOCI-R ist ein Selbstbeurteilungsinstrument zur mehrdimensionalen Messung der Schwere von Zwangssymptomen. Es deckt die wichtigsten Symptomdimensionen der Zwangsstörung ab und besitzt sehr gute psychometrische Eigenschaften. Fragestellung: Die vorliegende Studie untersucht die Kriteriumsvalidität und die diagnostische Genauigkeit der Gesamtskala und der einzelnen Subskalen des VOCI-R. Methode: Es wurden 162 Zwangspatienten anhand ihrer Selbstratings auf der Y-BOCS Symptomcheckliste unterschiedlichen Hauptsymptombereichen zugewiesen und anhand der VOCI-R Werte sowohl untereinander als auch mit 302 klinischen und 320 gesunden Kontrollpersonen verglichen. Ergebnisse: Anhand der Gesamtskala und der einzelnen Subskalen können Zwangspatienten mit unterschiedlichen Hauptsymptomen sehr zuverlässig voneinander und von klinischen und nicht-klinischen Kontrollpersonen unterschieden werden. Schlussfolgerungen: Der Einsatz des VOCI-R kann im Rahmen von Diagnostik und subtypspezifischer Therapieplanung empfohlen werden, um Zwangspatienten zuverlässig zu identifizieren und ihre behandlungsrelevanten Hauptsymptombereiche festzustellen.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".