Identifying analogue samples of individuals with clinically significant social anxiety: Updating and combining cutoff scores on the Social Phobia Inventory and Sheehan Disability Scale.
Notice bibliographique
Résumé
The use of analogue samples, as opposed to clinical groups, is common in mental health research, including research on social anxiety disorder (SAD). Recent observational and statistical evidence has raised doubts about the validity of current methods for establishing analogue samples of individuals with clinically significant social anxiety. Here, we used data from large community samples of clinical and nonclinical participants to determine new cutoff scores on self-report measures of social anxiety symptoms and symptom-related impairment. We then examined whether using these newly determined cutoff scores alone or in combination improves the identification of individuals who have SAD from those who do not, revealing the most ideal cutoff combination to be 34 or above on the Social Phobia Inventory and 11 or above on the Sheehan Disability Scale. Finally, we compared the effects of our new cutoff scores with old cutoff scores by extracting analogue samples of participants with high social anxiety from historical data on seven large groups of undergraduate Psychology research participants from the authors' institution spanning the past 5 years (2018-2023). We observed that the new combined cutoff scores identified markedly fewer students as having high social anxiety, lending credibility to their utility. We also observed a striking increase in levels of social anxiety symptoms in the undergraduate population from before to after the COVID-19 pandemic. Of note, most participants were under 30 and identified as Caucasian or Asian women, indicating that future research is needed to examine whether our findings generalize to diverse populations. (PsycInfo Database Record (c) 2024 APA, all rights reserved).
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».