COVID-19 Public Stigma Scale (COVID-PSS): development, validation, psychometric analysis and interpretation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Amid the COVID-19 pandemic, social stigma towards COVID-19 infection has become a major component of public discourse and social phenomena. As such, we aimed to develop and validate the COVID-19 Public Stigma Scale (COVID-PSS). DESIGN AND SETTING: National-based survey cross-sectional study during the lockdown in Thailand. PARTICIPANTS: We invited the 4004 adult public to complete a set of measurement tools, including the COVID-PSS, global fear of COVID-19, perceived risk of COVID-19 infection, Bogardus Social Distance Scale, Pain Intensity Scale and Insomnia Severity Index. METHODS: Factor structure dimensionality was constructed and reaffirmed with model fit by exploratory and confirmatory factor analyses and non-parametric item response theory (IRT) analysis. Psychometric properties for validity and reliability were tested. An anchor-based approach was performed for classifying the proper cut-off scores. RESULTS: After factor analysis, IRT analysis and test for model fit, we created the final 10-item COVID-PSS with a three-factor structure: stereotype, prejudice and fear. Face and content validity were established through the public and experts' perspectives. The COVID-PSS was significantly correlated (Spearman rank, 95% CI) with the global fear of COVID-19 (0.68, 95% CI 0.66 to 0.70), perceived risk of COVID-19 infection (0.79, 95% CI 0.77 to 0.80) and the Bogardus Social Distance Scale (0.50, 95% CI 0.48 to 0.53), indicating good convergent validity. The correlation statistics between the COVID-PSS and the Pain Intensity Scale and Insomnia Severity Index were <0.2, supporting the discriminant validity. The reliability of the COVID-PSS was satisfactory, with good internal consistency (Cronbach's α of 0.85, 95% CI 0.84 to 0.86) and test-retest reproducibility (intraclass correlation of 0.94, 95% CI 0.86 to 0.96). The proposed cut-off scores were as follows: no/minimal (≤18), moderate (19-25) and high (≥26) public stigma towards COVID-19 infection. CONCLUSIONS: The COVID-PSS is practical and suitable for measuring stigma towards COVID-19 in a public health survey. However, cross-cultural adaptation may be needed.
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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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».