Psychometric Assessment of the Mental Health Self-Management Questionnaire in a Clinical Sample With Anxiety Disorders
Notice bibliographique
Résumé
The development of self-management strategies plays an active role in the recovery process of individuals suffering from mental disorders. The Mental Health Self-Management Questionnaire (MHSQ) was developed to give empirical insight into the construct of self-management. This study aimed to assess the psychometric properties of this recent instrument in a sample of patients meeting DSM-5 criteria for anxiety disorders. Data were drawn from a randomized controlled trial examining transdiagnostic group cognitive-behavioural therapy compared to treatment-as-usual for anxiety disorders. Participants ( n = 231) completed a structured interview for anxiety disorders and several self-reported measures, including the MHSQ. Confirmatory factor analysis for the initial three-factor structure showed adequate fit after adding covariances between certain items. The MHSQ had acceptable reliability for the clinical (α = .73, ω = .78), empowerment (α = .80, ω = .80) and vitality (α = .71, ω = .71) subscales. Results showed high correlations with measures of well-being and moderate correlations with measures of disability and depression, especially on the empowerment and vitality subscales. Lower correlations were found between the MHSQ and anxiety symptoms. The linear mixed model examining sensitivity to change showed that the MHSQ score at post-treatment was significantly greater for the experimental condition compared to the control condition for the clinical and empowerment subscales. The MHSQ is a promising measure, and research with other clinical populations and long-term follow-up is warranted to gather further evidence on the validity and fidelity of the instrument.
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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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».