Validation of the French version of a structured interview for assessing the impact of traumatic stress
Bibliographic record
Abstract
La Clinician-Administered PTSD Scale pour DSM-5 (CAPS-5) est une entrevue diagnostique structurée évaluant la présence de trouble de stress post-traumatique (TSPT) actuel ou au cours de la vie et qui produit un diagnostic congruent avec les critères de la cinquième édition du Manuel Diagnostique et Statistiques des Troubles Mentaux de l’American Psychiatric Association. Cependant, la version française de l’entrevue n’a pas encore été traduite et validée. Dans ce but précis, des individus exposés à des événements traumatiques ont été recruté et évalués à travers différents sites hospitaliers et cliniques en France et au Canada (N = 161). Globalement, les propriétés psychométriques de la version française de la CAPS-5 sont excellentes. Une bonne-à-excellente cohérence interne a été trouvée à travers le CAPS-5 (α = .89; ITC = .50; ICC= .29), en plus d’avoir trouvé une forte validité convergente avec la PCL-5, une mesure auto-rapportée de la sévérité des symptômes de TSPT bien établie (r = .82). La fiabilité test-retest rapportée est excellente (κ de Cohen= 1.00; ICC = .94). Ces résultats correspondent aux résultats psychométriques rapportés de la version originale de la CAPS-5, à l’exception qu’aucun des modèles de structure de composantes principales proposés ne correspondait à la structure des données françaises. L’instabilité des composantes principales des 20 items du CAPS-5 devra être examinée lors d’études futures
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 | 0.017 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| 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) | 0.003 | 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".