Development and initial validation of the COVID Stress Scales
Notice bibliographique
Résumé
Research and clinical observations suggest that during times of pandemic many people exhibit stress- or anxiety-related responses that include fear of becoming infected, fear of coming into contact with possibly contaminated objects or surfaces, fear of foreigners who might be carrying infection (i.e., disease-related xenophobia), fear of the socio-economic consequences of the pandemic, compulsive checking and reassurance-seeking regarding possible pandemic-related threats, and traumatic stress symptoms about the pandemic (e.g., nightmares, intrusive thoughts). We developed the 36-item COVID Stress Scales (CSS) to measure these features, as they pertain to COVID-19. The CSS were developed to better understand and assess COVID-19-related distress. The scales were intentionally designed so they could be readily adapted for future pandemics. The CSS were developed and initially validated in population-representative samples from Canada (N = 3479) and the United States (N = 3375). A stable 5-factor solution was identified, corresponding to scales assessing COVID-related stress and anxiety symptoms: (1) Danger and contamination fears, (2) fears about economic consequences, (3) xenophobia, (4) compulsive checking and reassurance seeking, and (5) traumatic stress symptoms about COVID-19. The scales performed well on various indices of reliability and validity. The scales were intercorrelated, providing evidence of a COVID Stress Syndrome. The scales offer promise as tools for better understanding the distress associated with COVID-19 and for identifying people in need of mental health services.
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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 | 0,012 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».