Factor structure of the patient health questionnaire-9 and measurement invariance across gender and age among Chinese university students
Notice bibliographique
Résumé
The Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) has been widely used to screen depression symptoms. The present research aimed to assess the reliability and validity of PHQ-9, besides measurement invariance of the PHQ-9 across gender and age among Chinese university students. A total of 12,957 Chinese college students from 2 universities in Henan and Hainan provinces (China) completed the questionnaires via WeChat. This research reported the psychometric properties of PHQ-9 and measurement invariance of the PHQ-9 across gender and age among Chinese university students. Compared with 1-factor model, the 2-factor (affective factor and somatic factor) model of PHQ-9 showed a better fit index in Chinese university students. Without the last 2 items, the 2-factor model of the PHQ-9 showed satisfactory reliability, validity, and good fit index (e.g., Root mean square error of approximation = 0.060, Goodness-of-fit index = 0.982, Comparative fit index = 0.986, and Tucker-Lewis index = 0.974). The Cronbach's alpha of PHQ-9 was 0.874. Multi-group analysis across gender and age demonstrated that measurement equivalency for the 2-factor model of the PHQ-9 was established (e.g., Root mean square error of approximation < 0.08, Comparative fit index > 0.90 and Tucker-Lewis index > 0.90). The 2-factor model of the PHQ-9 without the items of "movement" and "desire to die" showed a better fit index in Chinese university students. The measurement equivalence across gender and age for the 2-factor model of the PHQ-9 can be established among Chinese university students.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».