The Brief Symptom Inventory-9 (BSI-9): Development and validation in a German general population sample
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The Brief Symptom Inventory-18 (BSI-18) is a self-report questionnaire with three subscales, somatisation, anxiety, and depression, based on longer measures of distress. The present study proposes a shorter, nine-item version (BSI-9) of the BSI-18 as a brief screening tool for distress. Methods Confirmatory factor analyses and reliability and validity analyses were carried out using a representative sample of the German general population. Confirmatory factor analysis demonstrates a good model fit for the three-dimensional BSI-9. Results The total scale was found to have strong internal consistency (α Cronbach = 0.87 for the global severity index). The internal consistency coefficients of the three-item subscales reflect the brevity of these scales (somatisation α Cronbach = 0.72, depression α Cronbach = 0.79, anxiety α Cronbach = 0.68). The subscales were found to be significantly related with subscales of the Patient Health Questionnaire-4 and Hopkins Symptom Checklist-25. Limitations The present study used a limited number of distress measures, and a more recent dataset would be useful to provide a more current picture of the general population’s distress levels. Conclusions The BSI-9 provides a short, valid, and reliable screener for distress in the general population. Future work should examine its utility in clinical settings and different cultural contexts.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».