Factor Structure of The Malay-Version Generalized Anxiety Disorder-7 (GAD-7) Questionnaire among Patients with Diabetes Mellitus
Notice bibliographique
Résumé
The Malay-version Generalised Anxiety Disorder-7 (GAD-7) questionnaire previously demonstrated good concurrent validity, i.e. sensitivity and specificity as a screening instrument for anxiety. However, its psychometric properties on factorial validity had not been further investigated. This study investigated the factor structure of the Malay-version GAD-7 in among 300 diabetic outpatients (mean age: 60.4 years, SD: 13.4 years; 52.7% male) in a Malaysian university hospital in Kuala Lumpur. Study participants completed questionnaires on sociodemographic information, the GAD-7, the Beck’s Depression Inventory (BDI), and the WHOQOL-BREF instrument. The Malay-version GAD-7 displayed good internal consistency (Cronbach’s α=0.91) and satisfactory convergent validity with depression (Pearson’s R=0.642, p 1 (eigenvalue=4.614), suggesting a unidimensional factor structure. All seven items were loaded on a higher-order factor (‘generalized anxiety’) in confirmatory factor analysis. This model did not have a good fit with the data. After examining the modification indices, the model was respecified to allow covariance of the error terms of items 1 and 2, and 2 and 3. The respecified model appeared to fit the data better (χ2=35.216, df=12, p<0.001, CFI=0.98, TLI=0.97, RMSEA=0.08, and AIC=67.22). The findings suggested that items 1, 2 and 3 of GAD-7 may share distinctive variance out of that explained by the ‘generalized anxiety’ factor. Overall, the Malay-version GAD-7 appeared to be a valid measurement of the symptoms of anxiety in this study.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».