Preliminary data concerning the reliability and psychometric properties of the Greek translation of the 20-item Subjective Well-Being Under Neuroleptic Treatment Scale (SWN-20)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The 20-item Subjective Well-Being Under Neuroleptic Treatment Scale (SWN-20) is a self-report scale developed in order to assess the well-being of patients receiving antipsychotic medication independent of the improvement in their psychotic symptoms. The current study reports on the reliability and the psychometric properties of the Greek translation of the SWN-20. METHODS: A total of 100 inpatients or outpatients with schizophrenia (79 males and 21 females, aged 42.6 +/- 11.35 years old) from 3 different facilities were assessed with the Positive and Negative Symptoms Scale (PANSS), the Calgary Depression Scale and the Simpson-Angus Scale, and completed the SWN-20. The statistical analysis included the calculation of Pearson product moment correlation coefficient, the Cronbach alpha and factor analysis with Varimax normalised rotation. RESULTS: The SWN-20 had an alpha value equal to 0.79 and all the items were equal. The factor analysis revealed the presence of seven factors explaining 66% of total variance. The correlation matrix revealed a moderate relationship of the SWN-20 and its factors with the PANSS-Negative (PANSS-N), PANSS-General Psychopathology (PANSS-G), the Simpson-Angus and the Calgary scales, and no relationship to age, education and income class. DISCUSSION: The Greek translation of the SWN-20 is reliable, with psychometric properties close to the original scale.
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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 | 0,023 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».