Using Exploratory Structural Equation Modeling (ESEM) to Examine the Internal Structure of Posttraumatic Stress Disorder Symptoms
Notice bibliographique
Résumé
Several studies have reported the factor structure of posttraumatic stress disorder (PTSD) using confirmatory factor analysis (CFA). The results show models with different number of factors, high correlations between factors, and symptoms that belong to different factors in different models without affecting the fit index. These elements could suppose the existence of considerable item cross-loading, the overlap of different factors or even the presence of a general factor that explains the items common source of variance. The aim is to provide new evidence regarding the factor structure of PTSD using CFA and exploratory structural equation modeling (ESEM). In a sample of 1,372 undergraduate students, we tested six different models using CFA and two models using ESEM and ESEM bifactor analysis. Trauma event and past-month PTSD symptoms were assessed with Life Events Checklist for DSM-5 (LEC-5) and PTSD Checklist for DSM-5 (PCL-5). All six tested CFA models showed good fit indexes (RMSEA = .051-.056, CFI = .969-.977, TLI = .965-.970), with high correlations between factors (M = .77, SD = .09 to M = .80, SD = .09). The ESEM models showed good fit indexes (RMSEA = .027-.036, CFI = .991-.996, TLI = .985-.992). These models confirmed the presence of cross-loadings on several items as well as loads on a general factor that explained 76.3% of the common variance. The results showed that most of the items do not meet the assumption of dimensional exclusivity, showing the need to expand the analysis strategies to study the symptomatic organization of PTSD.
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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 | 0,017 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».