Reliability and validity of the center for epidemiologic studies depression scale in patients with systemic sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Reported rates of depressive symptoms in patients with systemic sclerosis (SSc) are high. No depression assessment tools, however, have been validated for patients with SSc. Our objective was to assess the internal consistency reliability, convergent validity, and structural/construct validity of the Center for Epidemiologic Studies Depression Scale (CES-D) in patients with SSc. METHODS: We conducted a cross-sectional, multicenter study of 470 SSc patients. Internal consistency reliability was assessed with Cronbach's alpha and structural/construct validity with confirmatory factor analysis. RESULTS: Internal consistency reliability was good for the overall CES-D scale (alpha = 0.88) and for its 4 factors (alpha = 0.67-0.88). Correlations of the CES-D total score were -0.73 with mental health, -0.36 with physical health, 0.41 with disability, and 0.44 with pain. The 4-factor model originally found in the general population and validated for patients with rheumatoid arthritis (depressed affect, somatic/vegetative, [lack of] positive affect, and interpersonal factors) fit the data well, as did a second-order version of the same model with an overarching depression factor that loaded onto each of the 4 first-order factors. The 4-factor model fit the SSc data better than alternative models. CONCLUSION: Internal consistency reliability and convergent validity were good, the 4-factor structure reported in the general population was replicated, and a second-order model with an overarching depression factor fit well. These findings indicate that the CES-D is a valid and reliable measure of depressive symptoms for patients with SSc.
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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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».