偽障害スコアの開発と検証：問題の目録の焦点スケール

この記事では、問題の在庫（IOP）を紹介します。これは、fideを偽装した精神障害と認知障害を識別するために設計された新しい、コンピューター化された181項目のツールです。最初のサンプルには、（a）211人の患者と64人の犯罪者が標準条件下でIOPを採用した64人の犯罪者、および（b）210人のコミュニティボランティアと精神疾患を装った64人の犯罪者が含まれていました。このサンプルを3つのサブサンプルに分割しました。最初の（n = 301）を使用して変数を選択してIOP-FDSを生成しました。2番目（n = 148）は、IOP-FDSを確率スコアにスケーリングしました。3番目（n = 100）は、独立したデータセットでその妥当性をテストしました。この3番目のサブサンプルでは、​​IOP-FDSの感度= .90、特異性= .80、およびIOP-29（.91）よりも曲線下の面積（AUC = .95）がありました。40人の参加者について、パーソナリティ評価インベントリ（PAI）も利用可能でした。このサブグループ内で、IOP-FDSは選択したPAI有効性スケールよりも優れていました（AUC = .99対AUC≤.85）。

This article introduces the Inventory of Problems (IOP)-a new, computerized, 181-item tool designed to discriminate bona fide from feigned mental illness and cognitive impairment-and presents the development and validation of its focal, feigning scale, the False Disorder Score (IOP-FDS). The initial sample included (a) 211 patients and 64 offenders who took the IOP under standard conditions, and (b) 210 community volunteers and 64 offenders who feigned mental illness. We split this sample into three subsamples. The first (n = 301) was used to select the variables to generate the IOP-FDS; the second (n = 148) scaled the IOP-FDS into a probability score; and the third (n = 100) tested its validity with an independent data set. In this third subsample, the IOP-FDS had sensitivity = .90, specificity = .80, and a greater area under the curve (AUC = .95) than the IOP-29 (.91). For 40 participants, the Personality Assessment Inventory (PAI) was available, too. Within this subgroup, the IOP-FDS outperformed the selected PAI validity scales (AUC = .99 vs. AUC ≤ .85).