Psychometric properties of the Ryerson Social Anxiety Scales in individuals with social anxiety disorder
Notice bibliographique
Résumé
Background Although numerous self-report measures of social anxiety exist, most instruments assess symptom severity by examining the range of social situations that provoke anxiety, rather than the distress and impairment associated with social anxiety. The Ryerson Social Anxiety Scales (RSAS; Lenton-Brym, A. P., Rogojanski, J., Hood, H. K., Vorstenbosch, V., McCabe, R. E., & Antony, M. M. (2020). Development and validation of the Ryerson Social Anxiety Scales (RSAS). Anxiety, Stress, & Coping, 33(6), 642–660), a measure assessing breadth of social anxiety inducing situations and severity of associated distress and impairment, was recently developed to fill this gap. The present study is the first to investigate the psychometric properties of the RSAS in a clinical sample.Method/Design Participants included 110 individuals with a principal diagnosis of social anxiety disorder (SAD). A subsample of participants (n = 23) completed cognitive–behavioural group treatment (CBGT) for SAD.Results The RSAS demonstrated excellent internal consistency. Examination of the correlations between the RSAS and other conceptually related and distinct measures supported the convergent and discriminant validity of the RSAS. The RSAS was also sensitive to changes in severity of social anxiety following CBGT.Conclusion The RSAS is a reliable and valid instrument for assessing the severity of SAD.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».