An Assessment of the Measurement Equivalence of English and French Versions of the Center for Epidemiologic Studies Depression (CES-D) Scale in Systemic Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Center for Epidemiologic Studies Depression (CES-D) Scale scores in English- and French-speaking Canadian systemic sclerosis (SSc) patients are commonly pooled in analyses, but no studies have evaluated the metric equivalence of the English and French CES-D. The study objective was to examine the metric equivalence of the CES-D in English- and French-speaking SSc patients. METHODS: The CES-D was completed by 1007 English-speaking and 248 French-speaking patients from the Canadian Scleroderma Research Group Registry. Confirmatory factor analysis (CFA) was used to assess the factor structure in both samples. The Multiple-Indicator Multiple-Cause (MIMIC) model was utilized to assess differential item functioning (DIF). RESULTS: A two-factor model (Positive and Negative affect) showed excellent fit in both samples. Statistically significant, but small-magnitude, DIF was found for 3 of 20 CES-D items, including items 3 (Blues), 10 (Fearful), and 11 (Sleep). Prior to accounting for DIF, French-speaking patients had 0.08 of a standard deviation (SD) lower latent scores for the Positive factor (95% confidence interval [CI]-0.25 to 0.08) and 0.09 SD higher scores (95% CI-0.07 to 0.24) for the Negative factor than English-speaking patients. After DIF correction, there was no change on the Positive factor and a non-significant increase of 0.04 SD on the Negative factor for French-speaking patients (difference = 0.13 SD, 95% CI-0.03 to 0.28). CONCLUSIONS: The English and French versions of the CES-D, despite minor DIF on several items, are substantively equivalent and can be used in studies that combine data from English- and French-speaking Canadian SSc patients.
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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 | 0,030 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».