The STAI-Y trait scale: psychometric properties and normative data from a large population-based study of elderly people
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Whereas the State-Trait Anxiety Inventory (STAI-Y) is probably the most widely used self-reported measure of anxiety, the lack of current norms among elderly people appears to be problematic in both a clinical and research context. The objective of the present study was to provide normative data for the STAI-Y trait scale from a large elderly cohort and to identify the main sociodemographic and health-related determinants of trait anxiety. METHODS: The STAI-Y trait scale was completed by 7,538 community-dwelling participants aged 65 years and over from the "Three City" epidemiological study. Trained nurses and psychologists collected information during a face-to-face interview including sociodemographic characteristics and clinical variables. RESULTS: The scale was found to have good internal consistency (Cronbach's α = 0.89). Norms were stratified for gender and educational level differentiating persons with and without depressive symptoms. Multivariate linear regression found the STAI-Y trait score to be significantly associated with female gender, psychotropic medication use, higher depressive symptoms, higher cognitive complaints, and with an interaction between subjective health and marital status. Age was not associated with the total score. CONCLUSION: This study provides norms for the STAI-Y trait scale in the general elderly population which are of potential use in both a clinical and research context. The present results confirm the importance of several factors previously associated with higher trait anxiety in the elderly. However, more research is needed to better understand the clinical specificities of anxiety in the elderly and the improvement of assessment.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».