Psychometric properties of the Farsi version of the Eating Pathology Symptoms Inventory (F-EPSI) among Iranian University men and women
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Limited research has validated eating pathology assessments in Iranian men and women. The purpose of the current study was to translate and validate a Farsi version of the Eating Pathology Symptoms Inventory (F-EPSI) in Iranian university students. METHODS: Men (n = 279) and women (n = 486) completed questionnaires including the F-EPSI. RESULTS: Confirmatory factor analysis (CFA) indicated that the F-EPSI had an acceptable fit to the data and supported the eight-factor model. The scale was partially invariant across genders. Men reported higher scores on Excessive Exercise and Muscle Building subscales, and women reported higher scores on Body Dissatisfaction and Restricting subscales. The F-EPSI subscales had good 5- to 6-month test-retest reliability. The F-EPSI demonstrated convergent validity with clinical impairment, eating pathology, and body mass index (BMI). Finally, individuals scoring above the Clinical Impairment Assessment (CIA) cutoffs reported higher scores on the F-EPSI subscales, further supporting convergent validity of the scale. CONCLUSION: Findings suggest that the F-EPSI will enable researchers to examine eating pathology symptoms among men and women in Iran.
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».