Validation of the Turkish version of the self-evaluation of negative symptoms scale (SNS)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The Self-Evaluation of Negative Symptoms Scale (SNS) is a self-report scale that evaluates a patient's subjective experience on all five domains of the negative symptoms. This study aimed to present the adaptation and validation study of the Turkish version of SNS(SNS-TR). METHODS: Seventy-five patients and 50 controls were recruited for this study. After the approval of the translation, participants were asked to fill out SNS-TR by themselves. They were interviewed with the Brief Negative Symptoms Scale (BNSS), Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS), and Calgary Depression Scale for Schizophrenia (CDSS). RESULTS: < 0.01). In the validity analyses, the total and subscale scores of SNS-TR showed positive correlations with the total and subscales of BNSS, with only one exception of BNSS lack of distress subscales. The total score of SNS-TR demonstrated a significant correlation with PANSS-total, PANSS-negative subscale, PANSS-general subscale, and CDSS scores. Confirmatory factor analysis showed acceptable values for the five-factor structure, similar to the original version. CONCLUSION: To conclude, our study indicates that SNS-TR is an easily applicable self-evaluation tool with good psychometric properties for assessing negative symptoms. KEY POINTSSNS is a novel and easily applicable self-report scale for examining negative symptoms in schizophrenia patients, allowing them to evaluate their subjective experience on all five domains of the negative symptoms.It shows good internal consistency (α= 0.873) which is similar to the original version (α = 0.867).Confirmatory factor analysis scores were found in acceptable ranges and SNS-TR confirm the five-factor structure.Using this scale in clinical practice would empower both the physician's examinations and patient participation through treatment and follow-up course.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».