Emotion dysregulation in older people: validity and reliability of an 8-item version of the Difficulties in Emotion Regulation Scale
Notice bibliographique
Résumé
Objectives The abbreviated 16-item version of the Difficulties with Emotion Regulation Scale (DERS-16) is widely used to assess individuals’ perceived challenges in regulating their emotions, a central aspect of psychological symptoms commonly experienced in old age. However, its psychometric properties have yet to be tested in this population. Furthermore, a shorter version of the DERS-16 could further minimize the assessment burden on older individuals. Thus, we aimed to test the DERS-16’s psychometric performance and determine if any items were redundant to develop a psychometrically sound shorter version.Methods We enrolled 302 Portuguese older adults (Mage = 75.22; SD = 8.99 years) in a cross-sectional study.Results Exploratory factor analyses indicated a one-factor structure and a four-factor solution with eight items (69.3%–81.9% of the variance observed). The four-factor–8-item solution presented an interpretable structure and demonstrated good reliability values (> 0.70) and construct validity with the Twenty-Item Toronto Alexithymia Scale, Eight-Item Geriatric Depression Scale, and Geriatric Anxiety Inventory (r = 0.66, 0.40, 0.52; p < 0.001).Conclusion The robust psychometric properties of DERS-8 make it a valuable tool for clinical and longitudinal studies, facilitating targeted interventions in older adults and allowing for precise emotion dysregulation screening.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».