Validation of the intolerance of uncertainty scale as a screening tool for perinatal anxiety
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To date, there is a significant lack of research validating clinical tools for early and accurate detection of anxiety disorders in perinatal populations. Intolerance of uncertainty was recently identified as a significant risk factor for postpartum anxiety symptoms and is a key trait of non-perinatal anxiety disorders. The present study aimed to validate the Intolerance of Uncertainty Scale (IUS) in a perinatal population and evaluate its use as a screening tool for anxiety disorders. METHODS: Psychiatric diagnoses were assessed in a sample of perinatal women (n = 198), in addition to completing a self-report battery of questionnaires. Psychometric properties including internal consistency and convergent and discriminant validity were assessed. Determination of an optimal clinical cut-off score was measured through a ROC analysis in which the area under the curve, sensitivity, specificity, as well as positive and negative predictive values were calculated. RESULTS: The IUS demonstrated excellent internal consistency (α = 0.95) and an optimal clinical cut-off score of 64 or greater was established, yielding a sensitivity of 89%. The IUS also demonstrated very good positive (79%) and negative (80%) predictive values. CONCLUSIONS: These findings suggest that the IUS represents a clinically useful screening tool to be used as an aid for the early and accurate detection of perinatal anxiety.
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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 | 0,009 | 0,021 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».