COVID-19 related distress in the Swedish population: Validation of the Swedish version of the COVID Stress Scales (CSS)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID Stress Scales (CSS) assess health- and contamination-related distress in the face of a medical outbreak like the ongoing COVID-19 pandemic. Though the CSS is translated into 21 languages, it has not been validated in a Swedish national sample. AIM: Our general objective is to provide a translation, replication, and validation of the CSS and test its convergent- and discriminant validity in relation to anxiety, health anxiety, depression, and stress in the general Swedish population. We also present latent psychometric properties by modelling based on item response theory. METHODS: Participants consisted of 3044 Swedish adults (> 18 years) from a pre-stratified (gender, age, and education) sample from The Swedish Citizen Panel. Mental health status was assessed by validated instruments, including the CSS, PHQ-4, SHAI-14, and PSS-10. RESULTS: Results indicate that our Swedish translation of CSS has good psychometric properties and consists of 5 correlated factors. DISCUSSION: The CSS is useful either as a unidimensional or multidimensional construct using the CSS scales to measure key facets of pandemic-related stress. CONCLUSIONS: The findings support the cross-cultural validity of the CSS and its potential utility in understanding many of the emotional challenges posed by the current and future pandemics.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».