Psychometric Assessment of the YaleâÂÂBrown Obsessive-Compulsive ScaleâÂÂSecond Edition
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The aim was to evaluate the validity and reliability of the Persian version of the Yale–Brown Obsessive- Compulsive Scale—Second Edition. Method: The sum of 150 patients with obsessive-compulsive disorder (OCD) was selected via convenient sampling. Data gathering was done using Yale–Brown Obsessive-Compulsive Scale—Second Edition (Y-BOCS-II), Symptom Checklist-90- Revised (SCL-90-R) and Vancouver Obsessional Compulsive Inventory (VOCI). Reliability coefficients were calculated by Cronbach's alpha and test-retest reliability. For validity assessment, concurrent criterion-related validity in correlation with VOCI and SCL-90-R, and construct validity (Confirmatory factor analysis) were executed. Results: The results showed that the severity factors and the previous symptoms of the second edition have a satisfactory reliability. In general, in examining the previous symptoms, the Yale-Brown checklist was significantly more reliable than the present symptoms, and all factors had acceptable reliability. Also, the results indicate a high correlation between the present and the old scale. The study of past symptoms and the intensity scale without fit was necessary, but the examination of the present symptoms after the removal of the two items of counting and hoarding with factor load was acceptable and the fittings confirmed the 3-factor model. Conclusion: The results supported satisfactory validity and reliability of translated of using Yale–Brown Obsessive- Compulsive Scale—Second Edition for research and clinical diagnostic applications.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».