Adaptation and evaluation of the Clinical Impairment Assessment to assess disordered eating related distress in an adolescent female ethnic Fijian population
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Measurement of disease-related impairment and distress is central to diagnostic, therapeutic, and health policy considerations for eating disorders across diverse populations. This study evaluates psychometric properties of a translated and adapted version of the Clinical Impairment Assessment (CIA) in an ethnic Fijian population. METHOD: The adapted CIA was administered to ethnic Fijian adolescent schoolgirls (N = 215). We calculated Cronbach's alpha to assess the internal consistency, examined the association between indicators of eating disorder symptom severity and the CIA to assess construct and criterion validity, and compared the strength of relation between the CIA and measures of disordered eating versus with measures of generalized distress. RESULTS: The Fijian version of the CIA is feasible to administer as an investigator-based interview. It has excellent internal consistency (alpha = 0.93). Both construct and criterion validity were supported by the data, and regression models indicated that the CIA predicts eating disorder severity, even when controlling for generalized distress and psychopathology. DISCUSSION: The adapted CIA has excellent psychometric properties in this Fijian study population. Findings suggest that the CIA can be successfully adapted for use in a non-Western study population and that at least some associated distress and impairment transcends cultural differences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».