Development and Validation of the <i>Internalized Care Stigma Scale</i> (ICSS): Measuring care stigma aimed at informal care for older adults in Germany
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: In this study, we developed and validated the Internalized Caregiver Stigma Scale (ICSS) to measure internalized stigma targeting informal care for older adults (≥60 years) in Germany. RESEARCH DESIGN AND METHODS: The ICSS scale was developed in the Attitudes Towards Informal Caregivers project based on stigma theories and (cognitive) pretesting with informal caregivers. Informal long-term caregivers (aged ≥40 years; n = 433) of older relatives (aged ≥60 years) were quota-sampled from the online panel GapFish in December 2023 (twice as many female and middle-aged [aged 40-64 years] caregivers than male and younger [18-39 years] or older adults [65+ years] were included in the sample). Caregiver identification and the Social Impact Scale were used for validation of the newly developed measure. Factor structure, reliability, and concurrent validity were tested. RESULTS: A correlated 2-factor model with excellent goodness-of-fit criteria and good to excellent internal consistency of the factors and the total scale was confirmed for the ICSS. The negative ICSS subscale correlated highly, and the positive ICSS subscale correlated weakly, with the care-specific Social Impact Scale. Both ICSS subscales were weakly correlated with caregiver identification. Both aspects of self-stigma showed significant associations with sociodemographic and care-specific factors in the regression models. DISCUSSION AND IMPLICATIONS: The ICSS is the first scale measuring internalized stigma targeting informal care for older adults directly and shows excellent psychometric criteria. It provides the necessary tool for a new approach to analyze the complex psychosocial mechanisms in this highly relevant care context.
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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 | 0,001 | 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 ».