Fetal health anxiety: development and psychometric properties of the fetal health anxiety inventory
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To develop a measure to assess fetal health anxiety and examine its factor structure, convergent and divergent validity.Methods: In Study 1, the Short Health Anxiety Inventory-14 item version (SHAI) (Salkovskis et al., Psychol Med. 2002;32:843–853) was adapted for use with pregnant women to examine fetal health anxiety named the Fetal Health Anxiety Inventory (FHAI). Four pregnant women and three subject matter experts (SMEs) reviewed the FHAI. In Study 2, 100 pregnant women completed the FHAI and related self-report measures.Results: In Study 1, both reviewer groups provided feedback directing minor changes to the FHAI. In Study 2, a revised version was used. The revised FHAI demonstrated excellent internal consistency (α = 0.91). Results from an EFA suggested that the FHAI may be conceptualized as a one- or two-factor scale. Convergent (pregnancy-related anxiety [r = 0.56, p = .0001], parental health anxiety [r = 0.53, p = .0001], anxiety [r = 0.57, p = .0001], anxiety sensitivity [r = 0.28, p = .004] and intolerance of uncertainty [r = 0.29, p = .003]) and divergent (parental depression [r = 0.16, p = .12]) validity was evidenced with additional measures of interest.Conclusion: Preliminary findings suggest that the FHAI represents a psychometrically sound instrument to measure the construct of fetal health anxiety. Practical and theoretical implications of the present results are discussed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».