Psychometric Properties and Network Analysis of the Arabic Version of Reinforcement Sensitivity Theory of Personality Scale-Short Version in Patients with Anxiety Disorders
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to examine the psychometric properties of the Arabic version of a short version of the Reinforcement Sensitivity Theory of Personality Questionnaire (RST-PQ-S) among a sample of 700 patients with anxiety disorders (53.1% were female). Participants completed the RST-PQ-S, NEO-FFI, Positive Mental Health (PMH), and Kessler Psychological Distress scale. Both Exploratory Factor Analysis (EFA) and Confirmatory Factor Analysis (CFA) were employed to test the construct validity of the scale. This study also utilized a network perspective, incorporating Exploratory Graph Analysis (EGA) and centrality measures. As a result of the EFA and CFA, it was determined that the scale consists of 22 items and six subdimensions. These subdimensions were named as follows: "Flight Fight-Freeze System", "Behavioral Inhibition System", "Reward Interest", "Reward Reactivity", "Goal-Drive Persistence", and "Impulsivity". Additionally, the network analysis's findings confirmed the six-factor structure derived from the construct validity assessment. The results of this study demonstrated that the Arabic version of the personality scale is a valid and reliable tool for assessing personality in Arabic-speaking individuals with anxiety disorders. It has the potential to serve as an important diagnostic instrument in clinical and research settings. These findings may assist psychologists and clinicians in Arabic-speaking countries to better understand how the personality traits and anxiety disorders are related.
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.
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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 découle