Second-Order Factor Structure of the Vancouver Obsessive Compulsive Inventory (VOCI) in a Non-Clinical Sample
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Vancouver Obsessive Compulsive Inventory (VOCI) is a self-report measure of the severity of obsessive-compulsive problems such as contamination, checking, obsessions, hoarding, needing things to be just right, and indecisiveness. In the seminal paper a six-correlated-factor structure was found in a sample of OC patients, but the issue of the factor structure of the VOCI in non-clinical populations was not addressed. AIM: This study assesses the psychometric properties and the factor structure of the Italian version of the VOCI in a non-clinical sample. METHOD: The VOCI was administered to a large community sample (n = 445). Some participants also completed a battery including measures of OC behaviour, worry, anxiety and depression (n = 89) and were administered the VOCI twice at an 8-week interval (n = 46). RESULTS: Confirmatory factor analyses replicated the six-correlated-factor structure originally found in a patient sample, but a more parsimonious, second-order-factor model showed a statistically higher fit, suggesting that VOCI subscales can be considered as facets of a higher-order OCD factor. The whole item pool and each of the subscales showed good internal consistency, unidimensionality, test-retest reliability and convergent construct validity. As in the original version, limited support for discriminant validity was found. Scores were weakly associated with age, gender and education. CONCLUSIONS: Although some key issues still need to be investigated (e.g. sensitivity to change), the VOCI seems to be a psychometrically sound instrument for the assessment of OCD-related behaviours and thoughts and can be used in cultural contexts different from the original.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».