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Enregistrement W3089598911 · doi:10.1186/s12955-020-01571-1

Translation and validation of the Short HIV Stigma scale in Brazilian Portuguese

2020· article· en· W3089598911 sur OpenAlexafffund
Paula M. Luz, Thiago S. Torres, Celline Cardoso Almeida-Brasil, Luana M. S. Marins, Daniel R. B. Bezerra, Valdiléa G. Veloso, Beatriz Grinsztejn, Daphna Harel, Brett D. Thombs

Notice bibliographique

RevueHealth and Quality of Life Outcomes · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General HospitalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéFundação Oswaldo CruzConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésCronbach's alphaStigma (botany)Clinical psychologySocial stigmaPsychologyBrazilian PortugueseConstruct validityMen who have sex with menConfirmatory factor analysisPolychoric correlationMedicinePsychometricsHuman immunodeficiency virus (HIV)PortuguesePsychiatryStructural equation modelingFamily medicineCorrelation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: HIV-related stigma, or the degree to which people living with HIV endorse negative stereotypes associated with HIV, is associated with poor continuum of care outcomes. We translated the 12-item Short HIV Stigma scale and evaluated its psychometric properties in a Brazilian context with regard to construct validity and reliability. METHODS: The first step included translation, back-translation, evaluation, peer review, and pre-testing of the Short HIV Sigma scale developed by Reinius et al. (Health Qual Life Outcomes 15(1):115, 2017). The second step involved piloting the scale in three convenience samples of adults recruited online through advertisements on different platforms: Grindr (October/2019) and Hornet (February-March/2020), geospatial network apps for sexual encounters for gay, bisexuals and other men who have sex with men, and social media apps (Facebook and WhatsApp, October/2019). The psychometric evaluation included confirmatory factor analysis, differential item functioning using the Multiple-Indicator Multiple-Cause model, and correlations between subscale scores and antiretroviral treatment use and adherence. Reliability was assessed using Cronbach's alpha, and ordinal alpha and omega from the polychoric correlation matrix. RESULTS: In total, 114, 164, and 1824 participants completed the measure items through Grindr, social media, and Hornet, respectively. We confirmed a 4-factor structure with factors for personalized stigma (3 items), disclosure concerns (3 items), concerns with public attitudes (3 items), and negative self-image (3 items). Small differential item functioning with respect to sample was found for one item ("I feel guilty because I have HIV"), which did not substantively influence estimates of latent factor scores. Grindr and Hornet's participants scored significantly higher than social media participants on all factors except personalized stigma. Higher subscale scores correlated with antiretroviral treatment use among participants from Hornet and with lower treatment adherence in participants from Grindr and Hornet. Reliability as measured by Cronbach's alpha, ordinal alpha and omega were 0.83, 0.88 and 0.93 for the entire scale. DISCUSSION: The Brazilian Portuguese version of the Short HIV Stigma scale had satisfactory psychometric properties with present results suggesting that scores from different samples may be compared without concern that measurement differences substantively influence results though further studies with greater representation of women and heterosexual men are warranted.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,148

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,156
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,278 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations67
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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