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 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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».