Psychometric properties of a Spanish version of the 10-item Berger's stigma scale in Colombia: a validation study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: HIV-related stigma is detrimental to people living with HIV (PLH), and reducing it is essential for achieving an HIV/AIDS-free generation. Abbreviated stigma scales can improve the feasibility of surveys that broadly explore factors affecting PLH. This study tested the psychometric properties of a Spanish translation of the abbreviated 10-item Berger's HIV stigma scale. Methods: We recruited a sample of 105 PLH regularly attending a specialized clinic in Cali, Colombia. English-to-Spanish and Spanish-to-English back translation was performed of the Berger's 10-item HIV stigma scale. Exploratory and confirmatory factor analyses were carried out to assess its validity. Pre- and post-test reliability (15 days) was estimated with the intra-class correlation coefficient (ICC). Results: The Confirmatory Factor Analysis (CFA) was used to confirm a two-factor solution with three poor items removed, resulting in a 7-item HIV Stigma Scale. The resulting 7-item HIV stigma scale had a Cronbach's alpha of 0.73 with an ICC of 0.83 (CI 95%: 0.75–0.89). One factor loaded three items related to negative self-image (internalised stigma), and the other four items were related to personalized (enacted) HIV stigma. Both factors were related to depression and adherence to antiretroviral therapy. Conclusion: The Spanish translation of the 10-item HIV stigma scale did not perform well due to problems in items 4, 5, and 6. Rather, a modified 7-item version had a good fit with a two-factor loading in which both HIV stigma factors correlated significantly with depression and HIV medication adherence.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| 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 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 ».