Short STAI-Y anxiety scales: validation and normative data for elderly subjects
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this study was to develop short forms of the STAI-Y trait and state scales and associated norms suitable for the screening of anxiety in elderly populations. METHOD: This study was based on population-based cohorts of older persons from two epidemiological French studies that each included one subscale of the STAI-Y, i.e. state and trait anxiety scales. For both scales, the most discriminative items were retained and their factorial structure was examined using principal components analysis. Internal consistency (Cronbach's alpha) was estimated and cut-offs and norms were computed. RESULTS: A 10-item STAI-Y version produced scores similar to those obtained with the full form of the STAI-Y. The factorial structure of the shortened form is comparable to that of the full scales. Results showed good internal consistency (alpha coefficients were 0.92 and 0.85 for short STAI-Y state and trait scales, respectively). Moreover, both short STAI-Y state and trait scales correctly classified 88% of the participants using a cut-off point of 23. Norms for both short trait and state anxiety scales are provided according to age, gender, educational level and depressive symptoms. CONCLUSION: Both shortened scales have similar factorial structure and internal consistency to the longer scales and classify anxious/non-anxious elderly with acceptable accuracy. The shorter form is likely to be more acceptable to elderly persons through reduction of fatigue effects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».