The Factor Structure of the Hospital Anxiety and Depression Scale in Orthopedic Trauma Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many instruments exist to assess mental disorders and anxiety, such as the hospital anxiety and depression scale (HADS). Nothing has been evaluated on the HADS factor structure for use with orthopedic trauma patients. The aim of this study was to validate the underlying structure of the HADS. Specifically, we sought to understand which of the factor structures found in the literature is appropriate for the orthopedic trauma patient population. METHODS: This study included 348 patients with an average age of 49.8 years (SD: 18.4; range: 18 - 95). Confirmatory data analysis was performed to analyze the latent structure of the HADS. Akaike information criterion (AIC) was used to compare all the models, with the lowest AIC being the best fitting model. RESULTS: We found that both the anxiety and the depression factors were highly correlated (with Pearson correlations greater than 0.700). After removing one item from each subscale, we found that a two-factor model was the best fitting one (AIC: 8,298.901); all other models had an AIC over 10,000. CONCLUSION: Our results support a satisfactory two-factor structure for the HADS in the orthopedic trauma patients. Further studies are needed to test for higher factor structures in larger samples and in a different population.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».