Factor structure and measurement invariance of the GAD-7 across time, sex, and language in young adults
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The Generalized Anxiety Disorder-7 Scale (GAD-7) is widely used to measure anxiety symptom severity. One-factor, two-factor, and bifactor latent structures are supported by previous research. Yet, measurement invariance of the GAD-7 across sex and language (i.e., between groups) and longitudinally (i.e., within group over time) is infrequently studied in population-based samples. The objective was to examine the factor structure of the GAD-7 and its measurement invariance across sex, language, and time in young adults. METHODS: Data were drawn from an ongoing longitudinal investigation in Canada that began in 1999-2000 at age 12. One-factor, two-factor, and bifactor (S-1) models were compared in a sample of 799 participants at age 30. Measurement invariance was tested using multigroup confirmatory factor analyses iteratively in four steps (i.e., configural, thresholds, thresholds and loadings/strong) across sex (male; female) and language of questionnaire completion (English; French). Invariance across time was tested among 633 participants with data at ages 30, 34 and 35. RESULTS: A one-factor model showed the best fit. Partial strong invariance across sex and full strong invariance across language of the one-factor model was demonstrated. Strong invariance across time was also demonstrated, indicating stability in parameters over time for the same participants ages 30 to 35. LIMITATIONS: The results are restricted to young adults and may not generalize to wider age ranges. Participants are predominantly born in Canada and report high levels of education and employment. CONCLUSION: The one-factor structure of the GAD-7 demonstrated measurement invariance across sex, language, and time in young adults.
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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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».