Stressful Life Events in Iranian Adults Society: Identification and Redefinition of Dimensions
Notice bibliographique
Résumé
Background and purpose: Stressful life events can lead to psychological problems, heart disease, stroke, etc. Multidimensional nature of stress calls for advanced statistical methods that could evaluate these dimensions based on symptoms of stress. Therefore, current study aimed at identifying and redefining the dimensions of the stressful life events (SLE) questionnaire using a higher order factor model. Materials and methods: This cross-sectional study was done in 4763 people participating in a project called SEPAHAN in Isfahan, Iran 2010. The perceived stress level was evaluated by the Iranian version of SLE questionnaire. First and second order exploratory and confirmatory factor models were applied for data analysis using AMOS V20. Results: According to exploratory factor analysis, 11 domains of stress (first order factors) were extracted from 44 items, which explained 51.42% of the total variance. Based on these domains, two dimensions were identified as second-order factors (stressors), including individual and social stressors that explained 17.3% and 25.6% of total variance, respectively. The similar structure was identified both in total sample and in men and women separately. Also, the results in exploratory factor analysis were confirmed by confirmatory factor analysis (CFI =0.78, GFI =0.89, RMSEA =0.05). It was found that the second-order factor model well fitted to the dimensions of the questionnaire identified. Conclusion: SLE questionaire has11 domains and two higher dimensions (individual and social stressors). Studying the types of stressors could be used in preventive strategies against mental health problems and also in training useful copying styles.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».