Psychometric evaluation of the treatment entry questionnaire to assess extrinsic motivation for inpatient addiction treatment
Notice bibliographique
Résumé
Valid multi-faceted measurement of motivation for substance use disorder (SUD) treatment is needed to help inform treatment approaches and predict outcomes. This study examined evidence of validity for the Treatment Entry Questionnaire (TEQ-9). Data represented individuals entering inpatient SUD treatment (n = 1455). We used confirmatory factor analysis (CFA) to assess the three-factor structure of the TEQ-9 [identified (i.e., values/personally chooses treatment), introjected (i.e., internally controlled by guilt/shame) and external motivations (i.e., external pressure/demands)], and examined measurement invariance across gender, age, and ethno-racial identity. Correlation with readiness and confidence assessed convergent validity, while correlations with substance use problem severity and previous substance use treatment assessed meaningful group differences. A three-factor structure was confirmed with all items loading significantly onto their respective factors (ps < 0.001). Each subscale demonstrated high internal consistency (Identified α = 0.90; Introjected α = 0.79; External α = 0.85). Each subscale demonstrated measurement invariance up to the scalar level across all sub-groups. Readiness, confidence, and substance use problem severity correlated as expected across various substances with the identified (rs = 0.098 — 0.262, ps < 0.05), and external (rs = -0.096 — -0.178, ps < 0.05) subscales. Additionally, the mean Identified subscale score was significantly higher among those who previously engaged in SUD treatment (p < 0.001). Findings for the Introjected subscale were more ambiguous. Findings provide evidence for factorial validity, measurement invariance, convergent validity and group differences of the TEQ-9 in a large clinically mixed inpatient SUD treatment population, providing further support of its clinical and research utility.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».