Exploring Factor Validity of 20-Item Toronto Alexithymia Scale (TAS-20) in Albanian Clinical and Nonclinical Samples
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to examine the factor structure and validity of the Albanian TAS-20 (Toronto Alexithymia Scale) using a sample comprised of 342 students and 196 patients from a psychiatric clinic. Based on a literature review of studies of confirmatory factor analysis (CFA), three types of models were tested: first-order models with method factors and covariances, a second-order model with method factors and covariances, and nested models with method factors and covariances. The findings suggest that a three-factor correlated model with method factors was the best and most parsimonious solution for the clinical sample, exhibiting adequate levels of performance based on the goodness of fit criteria. However, regarding the student sample, the nested three-factor model with method factors and covariances demonstrated a superior fit when compared with the other tested models. Although the total scale of difficulty identifying feelings (DIF) and difficulty describing feelings (DDF) scores provided sound internal consistency, the externally oriented thinking (EOT) subscale did not. Nonetheless, as the CFA suggests the plausibility of negatively keyed items in the method factors, further interpretation of this scale is suggested. This study concludes that the TAS-20 of the Albanian language is appropriate for research purposes, and further research is needed for its application for clinical practice.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».