Psychometric Properties of the COVID-19 Pandemic Fatigue Scale: Cross-sectional Online Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Pandemic fatigue is defined as feelings of demotivation to follow preventive measures against COVID-19, together with decreased trust in government and frequency of information-seeking behaviors. Objective This study aims to analyze the psychometric properties of the COVID-19–specific pandemic fatigue scale according to classical test theory (CTT) and Rasch model approaches in the general Spanish population. Methods This was a cross-sectional study in a representative sample of 1018 adults who completed an online survey in November 2020 in the framework of the COVID-19 Snapshot Monitoring (COSMO)-Spain project. The assessments included the 6-item COVID-19 Pandemic Fatigue Scale (CPFS) and other COVID-19–related variables: COVID-19 infection, adherence to preventive behaviors, information-seeking behavior, self-efficacy, worry, and cognitive and affective risk perception. Data quality, acceptability, reliability, and validity were analyzed according to CTT, and the fit to the Rasch model, unidimensionality, appropriateness of the response scale, item local independency, reliability (person-separation index [PSI]), and item-person distribution were also calculated. Results The mean CPFS score was 17.06 (SD 5.04, range 6-30), with higher scores for women, younger participants, participants who never seek information on COVID-19, those who think they would contract a mild disease in case of infection, those with higher level of worry about coronavirus/COVID-19, and those who felt depressed or felt the coronavirus/COVID-19 is spreading slowly (all P<.01). The Cronbach alpha for the CPFS was 0.74. In the confirmatory factor analysis, one factor was identified (root mean square error of approximation [RMSEA]=.02; comparative fit index [CFI]=.99; χ25=8.06, P=.15). The CPFS showed good fit to the Rasch model (χ 224=42.025, P=.01, PSI=.642), unidimensionality (binomial 95% CI –.005 to .045), and item local independency. Conclusions Our results suggest that the CPFS has moderate reliability and internal consistency and it is composed of a single dimension. It is a useful tool to ascertain the level of pandemic fatigue in the general population, which may help to guide the communication and information strategies to face the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| 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 | 0,001 | 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 ».