Psychometric properties of the emotional processing scale in individuals with psychiatric symptoms and the development of a brief 15-item version
Notice bibliographique
Résumé
The 25-item Emotional Processing Scale (EPS) can be used with clinical populations, but there is little research on its psychometric properties (factor structure, test-retest reliability, and validity) in individuals with psychiatric symptoms. We administered the EPS-25 to a large sample of people (N = 512) with elevated psychiatric symptoms. We used confirmatory factor analysis to evaluate three a priori models from previous research and then evaluated discriminant and convergent validity against measures of alexithymia (Toronto Alexithymia Scale-20), depressive symptoms (Patient Health Questionaire-9), and anxiety symptoms (Generalized Anxiety Disorder-7). None of the a priori models achieved acceptable fit, and subsequent exploratory factor analysis did not yield a clear factor solution for the 25 items. A 5-factor model did, however, achieve acceptable fit when we retained only 15 items, and this solution was replicated in a validation sample. Convergent and discriminant validity for this revised version, the EPS-15, was r = - 0.19 to 0.46 vs. TAS-20, r = 0.07- 0.25 vs. PHQ-9, and r = 0.29- 0.57 vs. GAD-7. Test-retest reliability was acceptable (ICC = 0.73). This study strengthens the case for the reliability and validity of the 5-factor structure of the EPS but suggest that only 15 items should be retained. Future studies should further examine the reliability and validity of the EPS-15.
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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 | 0,007 | 0,016 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».