Psychometrics of the Korean Version of the screen for adult anxiety related disorders (SCAARED)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: For enhanced management of anxiety disorders, early screening and accurate diagnostic differentiation are essential. The Screen for Adult Anxiety Related Disorders (SCAARED) has been developed to identify and categorize anxiety disorders, thereby facilitating timely and appropriate interventions. In line with this, we aimed to translate and validate the Korean version of the SCAARED questionnaire for the Korean population. METHODS: The original SCAARED was translated into Korean and administered to community adult population (N = 119) ages 18-45 years old in South Korea. The internal consistency and test-retest reliability of the SCAARED were evaluated. In addition, its factor structure was examined using confirmatory and exploratory factor analysis. Concurrent validity was evaluated by comparing SCAARED with the Depression, Anxiety and Stress Scale-21 (DASS), the Beck's Anxiety Inventory (BAI) and the State-Trait Anxiety Inventory (STAI). Test-retest reliability was evaluated one week after the first assessment. RESULTS: The SCAARED showed good internal consistency (Cronbach's α = 0.945) and test-retest reliability (γ = 0.883). The SCAARED had significant correlation with DASS-21 subscales (γ = 0.655-0.701), BAI (γ = 0.788) and STAI subscales (γ = 0.548-0.736), confirming good concurrent validity. The results of the Exploratory Factor Analysis showed four factors comparable to the original SCAARED (Generalized anxiety, Somatic/Panic/Agoraphobia, Social anxiety, and Separation anxiety). The area under the curve of the receiver operating characteristic of total and each of the factor scores ranged from 0.724 to 0.942. CONCLUSIONS: The Korean version of the SCAARED is a reliable and valid instrument to screen for anxiety disorders in the Korean adult populations.
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 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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».