Assessment of anxiety in older adults: A systematic review of commonly used measures
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The authors set out to systematically review the research literature in order to identify the anxiety measures most commonly used in the assessment of older adults. Once identified, the literature was reviewed to determine the extent to which these instruments had age-relevant norms and psychometric data supporting their use with older adults. METHOD: Literature searches were conducted in PsycINFO and PubMed to identify research articles in which anxiety measures were completed by older adults. After screening for suitability, a total of 213 articles were reviewed to determine the most commonly used anxiety measures with older adults to examine the psychometric properties of these instruments and to evaluate whether the instruments are appropriate for use with older adults. RESULTS: A total of 91 different anxiety measures were used in the 213 included articles. Twelve anxiety measures were most commonly used in the literature and of those three were specifically developed for older adults. CONCLUSIONS: Of the most commonly used measures, the majority lacked sufficient evidence to warrant their use with older adults. Based on psychometric evidence, three measures (Beck Anxiety Inventory, Penn State Worry Questionnaire, and Geriatric Mental Status Examination) showed psychometric properties sufficient to justify the use of these instruments when assessing anxiety in older adults. In addition, two measures developed specifically for older adults (Worry Scale and Geriatric Anxiety Inventory) were also found to be appropriate for use with older adults.
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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 | 0,008 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».