Entwicklung einer optimalen Kurzversion des PTSD-Checklists für DSM-5 (PCL-5)

HINTERGRUND: Obwohl mehrere Kurzversionen des Posttraumatischen Belastungsstörungen (PTBS) Checklists (PCL) existieren, wurden alle unter Verwendung heuristischer Methoden entwickelt. Dieser Bericht präsentiert die Ergebnisse von Analysen, die darauf abzielen, eine optimale Kurzversion der PCL für DSM-5 (PCL-5) unter Verwendung sowohl von maschinellem Lernen als auch von konventionellen Skalenentwicklungs-methoden zu erstellen. METHODEN: Die Kurzskalen wurden unter Verwendung unabhängiger Datensätze, die von der Army Study to Assess Risk and Resilience among Service members gesammelt wurden, entwickelt. Wir begannen mit einem Trainingsdatensatz (n = 8.917), um Kurzskalen mit zwischen 1 und 8 Elementen unter Verwendung verschiedener statistischer Methoden (explorative Faktorenanalyse, schrittweise logistische Regression und eine neue Methode des maschinellen Lernens zur Auffindung einer optimalen ganzzahligen Punkteskala) anzupassen, um dichotome PTBS-Diagnosen zu prognostizieren, die mithilfe der vollständigen PCL-5 bestimmt wurden. Ein kleinerer Satz der besten Kurzskalen wurde dann in einer unabhängigen Validierungsprobe (n = 11.728) bewertet, um eine optimale Kurzskala basierend auf mehreren Leistungsmerkmalen (Fläche unter der Kurve AUC, Kalibrierung, Sensitivität, Spezifität, Nettovorteil) auszuwählen. ERGEBNISSE: Die Inspektion der AUCs im Trainingssample und die Replikation im Validationssample führten zu einem Fokus auf 4-item-ganzzahlige Kurzskalen, die mit schrittweiser Regression ausgewählt wurden. Brier-Scores im Validationssample zeigten, dass eine Anzahl dieser Skalen vergleichbare Kalibrierung (0.015-0.032) und AUC (0.984-0.994) aufwiesen, aber dass eine durchgängig den höchsten Nettovorteil über einen plausiblen Bereich von Entscheidungsgrenzen hinweg hatte. SCHLUSSFOLGERUNGEN: Die empfohlene 4-item-ganzzahlige Kurzversion PCL-5 erzeugt Diagnosen, die eng mit denen der vollständigen PCL-5 übereinstimmen, was sie gut für das Screening geeignet macht.