Psychometric Properties of the Emotional Processing Scale in Individuals with Psychiatric Symptoms and the Development of a Brief 15-Item Version
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective The 25-item Emotional Processing Scale (EPS) is a measure of emotional processing. There is a scarcity of research about its factor structure, test-retest reliability, and validity in individuals with psychiatric symptoms. Method We administered the EPS-25 to a sample (N=512) of people with elevated psychiatric symptoms, using confirmatory factor analysis to evaluate three a priori models from previous research. We then evaluated discriminant and convergent validity against measures of alexithymia (Toronto Alexithymia Scale-20; TAS-20), depressive symptoms (Patient Health Questionaire-9; PHQ-9) and anxiety symptoms (Generalized Anxiety Disorder-7; GAD-7). Results None of the a priori models achieved acceptable fit, and subsequent exploratory factor analysis did not lead to a convincing factor solution for the 25 items. A 5-factor model did, however, achieve acceptable fit if we retained only 15 items (EPS-15) and this solution could be replicated in a holdout sample. Convergent and discriminant validity for EPS-15 was r=-.19-.46 vs. TAS-20, r=.07-.25 vs. PHQ-9, r=.29-.57 vs. GAD-7. Test-retest reliability was ICC=.73. Conclusions This study strengthens the case for the reliability and validity of the five factor Emotional Processing Scale but suggest that only 15 items should be retained. Future studies should further examine the reliability and validity of the EPS-15.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».