Validity and reliability of the COVID‐19 Anxiety Syndrome Scale in Canadian dentists
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has resulted in a high level of mental health problems for the population worldwide including healthcare workers. Several studies have assessed these using measurements for anxiety for general populations. The COVID-19 Anxiety Syndrome Scale (C-19ASS) is a self-report measure developed to assess maladaptive forms of coping with COVID-19 (avoidance, threat monitoring and worry) among a general adult population in the United States. We used it in a prospective cohort study of COVID-19 incidence rates in practising Canadian dentists. We therefore need to ensure that it is valid for dentists in French and English languages. This study aimed to evaluate the validity of the C-19ASS in that population. METHODS: Cross-sectional data from the January 2021 monthly follow-up in our prospective cohort study were used. Exploratory factor analysis (EFA) and confirmatory factor analysis (CFA) were performed. RESULTS: The results of EFA revealed a 2-factor structure solution that explained 47% of the total variance. The CFA showed a good model fit on the data in both English and French languages. The Cronbach's alpha indicated acceptable levels of reliability. Furthermore, the C-19ASS showed excellent divergent validity from the Generalized Anxiety Disorder-7 (GAD-7) scale. CONCLUSIONS: The C-19ASS is valid and reliable instrument to measure COVID-19-related anxiety in English and French among Canadian dentists. PRACTICAL IMPLICATIONS: This validated measure will contribute to understanding of the mental health impact of the pandemic on dentists in Canada and enable the dental regulatory authorities and organizations to intervene to help dentists.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».