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Enregistrement W2800144839 · doi:10.1371/journal.pone.0196562

The psychometric properties of the 10-item Kessler Psychological Distress Scale (K10) in Canadian military personnel

2018· article· en· W2800144839 sur OpenAlex
Hugues Sampasa‐Kanyinga, Mark A. Zamorski, Ian Colman

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensCanadian Armed ForcesUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesMinistère de la Défense NationaleCanada Research ChairsUniversity of Ottawa
Mots-clésConfirmatory factor analysisCronbach's alphaClinical psychologyPanic disorderPsychologyAnxietyConstruct validityDistressStructural equation modelingPsychometricsAnxiety disorderReceiver operating characteristicConfidence intervalPsychiatryMeasurement invarianceMedicineStatisticsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The psychometric properties of the ten-item Kessler Psychological Distress scale (K10) have been extensively explored in civilian populations. However, documentation of its psychometric properties in military populations is limited, and there is no universally accepted cut-off score on the K10 to distinguish clinical vs. sub-clinical levels of distress. The objective of this study was to examine the psychometric properties of the K10 in Canadian Armed Forces personnel. Data on 6700 Regular Forces personnel were obtained from the 2013 Canadian Forces Mental Health Survey. The internal consistency and factor structure of the K10 (range, 0-40) were examined using confirmatory factor analysis (CFA). Receiver Operating Characteristic (ROC) analysis was used to select optimal cut-offs for the K10, using the presence/absence of any of four past-month disorders as the outcome (posttraumatic stress disorder, major depressive episode, generalized anxiety disorder, and panic disorder). Cronbach's alpha (0.88) indicated a high level of internal consistency of the K10. Results from CFA indicated that a single-factor 10-item construct had an acceptable overall fit: root mean square error of approximation (RMSEA) = 0.05; 90% confidence interval (CI):0.05-0.06, comparative fit index (CFI) = 0.99, Tucker-Lewis Index (TLI) = 0.99, weighted root mean square residual (WRMR) = 2.06. K10 scores were strongly associated with both the presence and recency of all four measured disorders. The area under the ROC curve was 0.92, demonstrating excellent predictive value for past-30-day disorders. A K10 score of 10 or greater was optimal for screening purposes (sensitivity = 86%; specificity = 83%), while a score of 17 or greater (sensitivity = 53%; specificity = 97%) was optimal for prevalence estimation of clinically significant psychological distress, in that it resulted in equal numbers of false positives and false negatives. Our results suggest that K10 scale has satisfactory psychometric properties for use as a measure of non-specific psychological distress in the military population.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,166
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,168 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle