Psychometric properties of Persian version of Cognitive Behavioural Avoidance Scale: results from student, general population and clinical samples in Iran
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is no published evidence about the psychometric properties of the Cognitive Behavioral Avoidance Scale (CBAS) in Eastern cultures. AIMS: The current research evaluated the psychometric properties of a Persian version of the CBAS. METHOD: The research consisted of two studies. In Study 1, a university student sample (n = 702) completed the CBAS, the Beck Depression Inventory-II, the Thought Control Questionnaire and the Anxious Thoughts Inventory. In Study 2, a general population sample (n = 384) and a clinical sample (n = 152) completed the CBAS, the Young Compensation Inventory and the Depression, Anxiety, Stress Scale-21. RESULTS: Exploratory factor analysis of the data from Study 1 suggested a four-factor solution for CBAS. The CBAS had acceptable internal consistency and test-re-test reliability, and showed significant correlations with depression symptoms and anxious thoughts. Confirmatory factor analysis of the data from Study 2 indicated good fit between the four-factor model and data. The CBAS had a significant relationship with depression, anxiety and stress symptoms, but no associations with schema compensatory behaviour strategy. Finally, the CBAS and its subscales successfully distinguished a clinical sample from a general population sample. CONCLUSIONS: The findings provide preliminary evidence for reliability and validity of the CBAS among Iranian student, general population and clinical samples.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».