Psychometric properties of the difficulties in emotion regulation Scale in a perinatal sample
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: One in five pregnant and postpartum individuals experience an anxiety, depressive, and/or trauma-related disorder. Emotion dysregulation (ED) underlies the development and maintenance of various mental health disorders. The Difficulties in Emotion Regulation Scale (DERS) is the most comprehensive and commonly used measure of emotion dysregulation, yet limited evidence supports its use in the perinatal population. The present study aims to evaluate the validity of the DERS and its six subscales in a perinatal sample and to assess its predictive utility in identifying perinatal individuals with a disorder characterised by emotion dysregulation. METHODS: = 237) completed a diagnostic clinical interview and self-report measures of anxiety, depression, and perceived social support. RESULTS: The DERS subscales demonstrated good internal consistency and construct validity, as it strongly correlated with measures of anxiety and depression and failed to correlate with a measure of perceived social support. Results from an exploratory factor analysis supported a 6-factor solution, suggesting structural validity. An ROC analysis revealed good to excellent discriminative ability for the DERS full scale and four of the subscales. Finally, an optimal clinical cut-off score of 87 or greater was established with a sensitivity of 81% for detecting a current anxiety, depressive, and/or trauma-related disorder. CONCLUSIONS: This study provides evidence for the validity and clinical utility of the DERS in a treatment-seeking and community sample of pregnant and postpartum individuals.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».