Anxiety Symptoms, COVID-19-Related Stress Reactions in the Italian General Population, and Validation of the Italian COVID Stress Scales (CSS-I)
Notice bibliographique
Résumé
Background. The COVID Stress Scales (CSS) assess COVID-related stress experienced in the past week related to danger and contamination fears, socioeconomic consequences, xenophobia, compulsive checking, and reassurance seeking, and traumatic stress symptoms. Our objective was to provide a translation into Italian, replication, and psychometric validation of the CSS in the general population. Moreover, we aimed to test the convergent and discriminant validity of the Italian CSS (CSS-I) with respect to anxiety, stress, and depressive symptoms in the general Italian population. Method. Adult participants (n = 935) over the age of 18 years were recruited from the general population in Italy. Psychological status was assessed using multiple validated measures, including the CSS, Depression, Anxiety and Stress Scales-21 (DASS-21), and the Prejudice Against Immigrants Scale (PAIS). Results. Our confirmatory factor analysis supported a 6-factor model, including danger fears (DAN), socioeconomic consequences (SEC), xenophobia (XEN), compulsive checking and reassurance seeking (CHE), contamination fears (CON), and traumatic stress symptoms (TSS). Strong reliability of the CSS-I (Cronbach’s α = 0.863–0.936) and convergent validity with the DASS-21 and PAI were established with positive correlations between total and scale scores across measures. Conclusions. The CSS-I is a valid and reliable instrument to measure COVID-19-related distress in the Italian population.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».