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Enregistrement W3084007564 · doi:10.1017/s0714980820000185

A Systematic Review of the Psychometric Properties of the Geriatric Anxiety Inventory

2020· review· en· W3084007564 sur OpenAlexaff
Alexandra Champagne, Philippe Landreville, Patrick Gosselin

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2020
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAnxiety, Depression, Psychometrics, Treatment, Cognitive Processes
Établissements canadiensCentres Intégré Universitaires de Santé et de Services SociauxCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalUniversité de SherbrookeCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-JeanUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyClinical psychologyPsychologyChecklistReliability (semiconductor)PsychometricsConvergent validityInternal consistencyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Geriatric Anxiety Inventory (GAI) and its short form (GAI-SF) are self-reported scales used internationally to assess anxiety symptoms in older adults. In this study, we conducted the first critical comprehensive review of these scales' psychometric properties. We rated the quality of 31 relevant studies with the COSMIN checklist. Both the GAI and GAI-SF showed adequate internal consistency and test-retest reliability. Convergent validity indices were highest with generalized anxiety measures; lowest with instruments relating to somatic symptoms. We detected substantial overlap with depression measures. While there was no consensus on the GAI's factorial structure, we found the short version to be unidimensional. Although we found good sensitivity and specificity for detecting anxiety, cut-off scores varied. The GAI and GAI-SF are relevant instruments showing satisfactory psychometric properties; to broaden their use, however, some psychometric properties warrant closer examination. This review calls attention to weaknesses in the methodological quality of the studies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,006
Bibliométrie0,0110,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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