Prävalenz nicht-authentischer Beschwerdenbilder und
                    Indikatoren in der Begutachtung psychischer und psychosomatischer
                    Störungen – retrospektive Analyse einer
                    Begutachtungsstichprobe

Schmidt, Thomas; Krüger, Melanie; Ullmann, U.

doi:10.1055/a-1122-5233

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“…Nevertheless, irrespective of the underlying motivations, deceptive responses present a significant challenge in the accurate diagnosis of PTSD. Estimates of the prevalence of feigned symptoms for PTSD in psychiatric and criminal justice settings range from 8% to 64% 9,50,51 , highlighting the complexity of the issue and underscoring the need for reliable, rigorous, and principled methods for detecting deception in this context 52 . The prevalence of deceptive responses, especially when common in certain clinical settings, may indicate broader societal challenges.…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

Generative AI To Recognize Response Fabrication in PTSD

Chattopadhyay,

Lee,

Evans

et al. 2024

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Fabricating symptoms of Post-Traumatic Stress Disorder (PTSD) can hinder accurate clinical assessments via structured diagnostic interviews1,2. Symptom simulation or fabrication is a known problem3,4 in PTSD assessments, with diverse motivations including unmet mental health issues, varied socio-economic factors and the potential for external gain from positive diagnoses. Here we introduce an artificial intelligence (AI) framework referred to as Algorithm VeRITAS (Vetting Response Integrity from cross-Talk in Adversarial Surveys), for detecting symptom fabrication in the context of PTSD diagnosis. In contrast to current approaches to fabrication detection which indirectly assess atypical symptom presentations, and have limited reliability, VeRITAS infers statistical dependencies inherent in true response patterns, flagging responses which violate these subtle constraints. With a study sample of n = 651 patients, VeRITAS has an Area Under the Curve (AUC) of ≧ 0:95 ± 0:02, with sensitivity > 95%, specificity > 88%, and positive likelihood ratio between 9:9 - 19:77. Additionally, VeRITAS is difficult-to-impossible to beat with coaching or training; we demonstrate that having advanced training in mental health diagnosis is not helpful in defeating the algorithm. Our tool offers an objective, diseasespecific, fast (average time ≦ 4 min) detection of simulated or feigned PTSD, and on wider adoption, can potentially help resources and disability concessions reach those genuinely in need, while helping to maintain integrity of clinical data. Moreover, reliably identifying patients who might be fabricating symptoms due to unmet mental health needs or socio-economic compulsions can ultimately improve outcomes in disadvantaged communities.

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Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

Generative AI To Recognize Response Fabrication in PTSD

Chattopadhyay,

Lee,

Evans

et al. 2024

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“…Die Rate nicht-authentischer Antwortmuster variiert deutlich in Abhängigkeit vom methodischen Aufwand. So reduziert sich die Anzahl der in psychologischen Test als nicht-authentisch qualifizierten Beschwerdeschilderungen, wenn zusätzlich verschiedene Informationsquellen eingesetzt werden [7].…”

Section: Introductionunclassified

Zum Einfluss einer Ehrlichkeitserklärung auf die Authentizität von Beschwerdedarstellungen

Kobelt-Pönicke

Walter

Lid

et al. 2020

Rehabilitation (Stuttg)

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Zusammenfassung Theoretischer Hintergrund Unehrliches Antwortverhalten von Rentenantragstellern während der Begutachtung wird von impliziten Motiven moderiert. Menschen handeln dann eher unehrlich, wenn sie dafür ihr positives Selbstbild nicht aufgeben müssen. Fragestellung Führt eine Ehrlichkeitserklärung zu Beginn einer sozialmedizinischen Begutachtung zu einer Verringerung unehrlichen Antwortverhaltens? Methode 248 Rentenantragsteller wurden auf zwei Begutachtungsarme (Ehrlichkeitserklärung) vor oder nach Testbearbeitung von 2 Beschwerdevalidierungstests (SFSS, BEVA)) randomisiert. Ergebnisse Die Ehrlichkeitserklärung wirkte sich auf den SFSS, nicht jedoch auf den BEVA aus. Der Effekt war von der Schulbildung abhängig. Schlussfolgerung Bei der Beurteilung von Antwortverzerrungen in Begutachtungen müssen latente moralische und soziale Motive in der Anamnese berücksichtigt werden. Höher Gebildete bevorzugen andere moralische Standards oder gehen situationsabhängig individueller mit moralisch herausfordernden Situationen um.

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Prävalenz nicht-authentischer Beschwerdenbilder und Indikatoren in der Begutachtung psychischer und psychosomatischer Störungen – retrospektive Analyse einer Begutachtungsstichprobe

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Generative AI To Recognize Response Fabrication in PTSD

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Zum Einfluss einer Ehrlichkeitserklärung auf die Authentizität von Beschwerdedarstellungen

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