Psychometric Properties of the “Lasher and Faulkender Anxiety about Aging Scale” among Iranian older people
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BackgroundAssessing anxiety in the elderly and the factors affecting this phenomenon will help the health care providers to provide appropriate and effective support and health care services for older adults. The aim of the present study was to assess the psychometric properties of the Aging Scale (AAS) among Persian speaking older adults.Method:A sample of 703 community-dwelling older adults was recruited for the study. A 'forward-backward' translation procedure was conducted to develop the Iranian version of the AAS. Confirmatory factor analysis (CFA) and Rasch model were then used for construct validity, and GHQ-12 and MSPSS were utilized for assessing concurrent validity of the AAS.ResultThe study participants included 416 (59.2%) men and 287 (40.8%) women with an average age of 69.4 years (SD D 8.11). Cronbach’s alpha for Fear of Old People, Psychological Concerns, Physical Appearance, Fear of Losses and the overall score was 0.881, 0.705, 0.748, 0.768 and 0.77, respectively. Applying CFA, it was found that the four original factors model was the best solution with 0.55 of the total variance. The result of the CFA indicated that this four-factor model had a good fit to the data. The results were then confirmed by Rasch analysis. Moreover, the AAS was significantly correlated with MSPSS (r=-0.395, p < 0.001) and GHQ_12 (r = 0.238, p < 0.001).ConclusionThe Persian version of the AAS was found to be valid and reliable for measuring anxiety of ageing among Persian speaking elderly populations.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».