The Intolerance of Uncertainty Inventory: Validity and Comparison of Scoring Methods to Assess Individuals Screening Positive for Anxiety and Depression
Notice bibliographique
Résumé
Intolerance of Uncertainty is a fundamental transdiagnostic personality construct hierarchically organized with a core general factor underlying diverse clinical manifestations. The current study evaluated construct validity of the Intolerance of Uncertainty Inventory, a two-part scale separately assessing unitary Intolerance of Uncertainty disposition to consider uncertainties to be unacceptable and threatening (Part A) and as a set of consequences of such disposition, in terms of experiential avoidance, chronic doubt, overestimation of threat, worrying, control of uncertain situations, and seeking reassurance (Part B). Community members (N=1046; Mean age = 36.69 ± 12.31 years; 61% females) completed the Intolerance of Uncertainty Inventory with the Beck Depression Inventory-II and the State-Trait Anxiety Inventory. Part A demonstrated a robust unidimensional structure and an excellent convergent validity with Part B. A bifactor model was the best fitting model for Part B. Based on these results, we compared the hierarchical factor scores with summated ratings clinical proxy groups reporting anxiety and depression symptoms. Summated rating scores were associated with both depression and anxiety and proportionally increased with the co-occurrence of depressive and anxious symptoms. By contrast, hierarchical scores were useful to detect which facets mostly separated between for depression and anxiety groups. In sum, Part A was a reliable and valid transdiagnostic measure of Intolerance of Uncertainty. The Part B was arguably more useful for assessing clinical manifestations of Intolerance of Uncertainty for specific disorders, provided that hierarchical scores are used. Overall, our study suggest that clinical assessments might need to shift towards hierarchical factor scores.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».