Trauma exposure and psychometric properties of the life events checklist among adults in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
Background: Trauma exposure is widespread and linked to chronic physical and mental health conditions including posttraumatic stress disorder. However, there are major gaps in our knowledge of trauma exposure in Africa and on the validity of instruments to assess potentially life-threatening trauma exposure.Objective: The Life Events Checklist for the DSM-5 (LEC-5) is a free, widely used questionnaire to assess traumatic events that can be associated with psychopathology. As part of a case–control study on risk factors for psychosis spectrum disorders, we used the LEC-5 to examine the frequency of traumatic events and to assess the questionnaire’s factor structure in South Africa (N = 6,765).Method: The prevalence of traumatic events was measured by individual items on the LEC-5 across the study sample, by case–control status, and by sex. Cumulative trauma burden was calculated by grouping items into 0, 1, 2, 3, and ≥4 traumatic event types. Psychometric properties of the LEC-5 were assessed through exploratory and confirmatory factor analyses.Results: More than 92% of the study sample reported experiencing ≥1 traumatic event; 38.7% reported experiencing ≥4 traumatic event types. The most endorsed item was physical assault (65.0%), followed by assault with a weapon (50.2%). Almost 94% of cases reported ≥1 traumatic event compared to 90.5% of controls (p < .001) and 94% of male participants reported ≥1 traumatic event compared to 89.5% of female participants (p < .001). Exploratory factor analysis revealed a 6-factor model. Confirmatory factor analyses of three models found that a 7-factor model based on the South African Stress and Health survey was the best fit (standardized root mean square residual of 0.024, root mean square error of approximation of 0.029, comparative fit index of 0.910).Conclusion: Participants reported very high exposure to traumatic events. The LEC-5 has good psychometric priorities and is adequate for capturing trauma exposure in South Africa.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».