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Computerised adaptive testing across the paranoia continuum
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AI
DOI：10.1136/bmjment-2025-302099.png)
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摘要
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背景 为了推动临床服务的改进，一项重要的创新是定期评估患者的精神病体验，以指导、监测并在必要时调整治疗方案。精神病症状表现的巨大异质性意味着全面的评估量表不切实际。一个合理的解决方案是计算机化自适应测试（CAT），它利用实时计算向个体呈现最具信息价值的问题。与完整问卷相比，CAT需要的问题更少即可达到相似的精确度。
目的 我们检验了针对偏执症状的CAT将所需项目数量减半的潜力。
方法 我们利用修订版格林等人偏执思维量表（迫害维度）10个项目的反应理论心理测量属性，在四个数据集中运行CAT模拟，这些数据集中参与者已完成完整量表：一项包含10 382名英国成年人的代表性调查；一项包含319名精神病患者的临床 trial；一项包含836名英国国家医疗服务体系（NHS）男性的精神病队列研究；以及一项包含89名迫害妄想患者的临床 trial。CAT算法采用分级反应模型，当估计标准误（SE）降至0.3以下或已回答5个项目时测试结束。
结果 在四个数据集中，CAT平均向每位参与者呈现4.2、4.0、4.2和4.0个项目。CAT得分与完整量表偏执得分的相关系数分别为0.95、0.94、0.94和0.87。偏执估计中的系统误差极小（平均偏倚得分=-0.01、-0.06、-0.07至-0.10）。对偏执水平处于正常与升高边界的人群，估计精确度最低。
结论 在包含偏执全谱人群的数据集中，CAT可用少于完整量表一半的项目提供准确的偏执估计。定制化测试可能对精神病患者效果良好。
临床意义 CAT可能是将信息驱动的基于测量的护理应用于精神病服务的途径之一。
Keyword:
Psychotic Disorders
Paranoid Disorders
Schizophrenia
Psychological Tests
期刊
B
IF:
4.9
论文数:
67
被引数:
0
机构
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