Measuring attachment security in patients with advanced cancer: psychometric properties of a modified and brief Experiences in Close Relationships scale
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Attachment security has been identified as an important buffer of distress in patients with cancer and other medical illnesses but current measures have not been adapted for this population who may be older, in long-term stable relationships, and suffering from considerable disease burden. This study reports on (1) the psychometric properties of a modified 36-item Experiences in Close Relationships scale (ECR), adapted for this population; and (2) the validity of a brief 16-item version of our modified scale. METHODS: A modified ECR (ECR-M36) was constructed by rephrasing relevant items to refer more generally to people with whom one feels close, instead of specifically in relation to one's romantic partner(s). Patients with metastatic gastrointestinal (GI) and lung cancer completed the ECR-M36 and other scales tapping self-esteem, social support, and depressive symptoms on two occasions within a period of 4-6 months. Based on factor analyses of the ECR-M36, 16 items were selected to form a brief measure (ECR-M16). RESULTS: Factor analyses of both ECR forms revealed a higher-order factor structure in which four first-order factors (Worrying about Relationships, Frustration about Unavailability, Discomfort with Closeness, Turning Away from Others) loaded onto two second-order factors tapping Attachment Anxiety and Avoidance. Both ECR forms were reliable and valid. CONCLUSION: The ECR-M36 and ECR-M16 are good measures of attachment orientations for use with medically ill, older populations.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».