<p>Validation of the Chinese Version of the 16-Item Negative Symptom Assessment</p>
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The Negative Symptom Assessment-16 (NSA-16) is an instrument with significant validity and utility for assessing negative symptoms associated with schizophrenia. This study aimed to validate the Chinese version of the NSA-16. PATIENTS AND METHODS: A total of 172 participants with schizophrenia were assessed with the NSA-16, Scale for Assessment of Negative Symptoms (SANS), Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS), Calgary Depression Scale for Schizophrenia (CDSS) and Rating Scale for Extrapyramidal Side Effects (RSESE). The factor structure of the NSA-16 was evaluated via exploratory and confirmatory factor analysis. Cronbach's α and intraclass correlation coefficients were computed. Correlations were evaluated via Spearman correlation coefficient. RESULTS: The original five-factor model of the NSA-16 did not fit our sample. Exploratory factor analysis followed by confirmatory factor analysis suggested a three-factor structure, consisting of communication, emotion and motivation, with 15 items. The NSA with 15 items was termed as the NSA-15. The NSA-15 showed excellent convergent validity by high correlations with the SANS and PANSS total and negative factor scores and good divergent validity by independence from the PANSS positive factor, CDSS and RSESE. The NSA-15 showed good internal consistency, interrater reliability and test-retest reliability. CONCLUSION: The NSA-15 is best characterized by a three-factor structure and is valid for assessing negative symptoms of schizophrenia in Chinese individuals.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».