The structure of schizotypal personality traits: a cross-national study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Schizotypal traits are considered a phenotypic-indicator of schizotypy, a latent personality organization reflecting a putative liability for psychosis. To date, no previous study has examined the comparability of factorial structures across samples originating from different countries and cultures. The main goal was to evaluate the factorial structure and reliability of the Schizotypal Personality Questionnaire (SPQ) scores by amalgamating data from studies conducted in 12 countries and across 21 sites. METHOD: The overall sample consisted of 27 001 participants (37.5% males, n = 4251 drawn from the general population). The mean age was 22.12 years (s.d. = 6.28, range 16-55 years). The SPQ was used. Confirmatory factor analysis (CFA) and Multilevel CFA (ML-CFA) were used to evaluate the factor structure underlying the SPQ scores. RESULTS: At the SPQ item level, the nine factor and second-order factor models showed adequate goodness-of-fit. At the SPQ subscale level, three- and four-factor models displayed better goodness-of-fit indices than other CFA models. ML-CFA showed that the intraclass correlation coefficients values were lower than 0.106. The three-factor model showed adequate goodness of fit indices in multilevel analysis. The ordinal α coefficients were high, ranging from 0.73 to 0.94 across individual samples, and from 0.84 to 0.91 for the combined sample. CONCLUSIONS: The results are consistent with the conceptual notion that schizotypal personality is a multifaceted construct and support the validity and utility of SPQ in cross-cultural research. We discuss theoretical and clinical implications of our results for diagnostic systems, psychosis models and cross-national mental health strategies.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».