Factor structure of the Smoking Cessation Self-Efficacy Questionnaire among smokers with and without a psychiatric diagnosis.
Notice bibliographique
Résumé
Cessation self-efficacy has been shown to be a consistent predictor of smoking cessation outcomes. To date, no scale assessing cessation self-efficacy has been validated across smokers with and without a psychiatric diagnosis (current or past). Smokers with a psychiatric diagnosis are typically heavy smokers, have a more difficult time quitting, and are more prone to experience lower self-efficacy. Determining whether smoking cessation self-efficacy scores are invariant across these populations is crucial for future research and intervention strategies. Data from the Flexible and Extended Dosing of Nicotine Replacement Therapy (NRT) and Varenicline in Comparison to Fixed Dose NRT for Smoking Cessation: The FLEX Trial, a randomized control trial for smoking cessation, was used to assess the factor structure of the Smoking Cessation Self-Efficacy Questionnaire (SEQ-12), a 12-item scale assessing an individual's confidence to refrain from smoking. Confirmatory factor analysis (CFA) was used to compare the model's fit between the original factor structure and the present data, and to test for measurement invariance across with a current, past, or no psychiatric diagnosis. Initial support was found for both a 2- and 3-factor structure. Using CFA, only the 3-factor model displayed adequate fit indices (Global Fit Index [GFI] = 0.924). Results from the model comparisons showed no differences between those with a current, past, or no psychiatric diagnosis (cmin (30) = 38.64, p = .134). The 3 factors were highly correlated, indicative of an underlying global factor. The SEQ-12 was found to be measurement invariant across treatment-seeking smokers, with preliminary evidence suggesting it is a valid measurement scale for evaluating overall cessation self-efficacy, regardless of psychiatric status. (PsycINFO Database Record
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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 | 0,011 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».