The Illness-Related Distress Scale: development and psychometric evaluation of a new transdiagnostic measure
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Individuals with long-term physical health conditions (LTCs) experience higher rates of depression and anxiety. Conventional self-report measures do not distinguish distress related to LTCs from primary mental health disorders. This difference is important as treatment protocols differ. We developed a transdiagnostic self-report measure of illness-related distress, applicable across LTCs. Methods The new Illness-Related Distress (IRD) scale was developed through thematic coding of interviews, systematic literature search, think-aloud interviews with patients and healthcare providers, and expert-consensus meetings. An internet sample ( n = 1,398) of UK-based individuals with LTCs completed the IRD scale for psychometric analysis. We randomly split the sample (1:1) to conduct: (1) an exploratory factor analysis (EFA; n = 698) for item reduction, and (2) iterative confirmatory factor analysis (CFA; n = 700) and exploratory structural equation modeling (ESEM). Here, further item reduction took place to generate a final version. Measurement invariance, internal consistency, convergent, test–retest reliability, and clinical cut-points were assessed. Results EFA suggested a 2-factor structure for the IRD scale, subsequently confirmed by iteratively comparing unidimensional, lower order, and bifactor CFAs and ESEMs. A lower-order correlated 2-factor CFA model (two 7-item subscales: intrapersonal distress and interpersonal distress) was favored and was structurally invariant for gender. Subscales demonstrated excellent internal consistency, very good test–retest reliability, and good convergent validity. Clinical cut points were identified ( intrapersonal = 15, interpersonal = 12). Conclusion The IRD scale is the first measure that captures transdiagnostic distress. It may aid assessment within clinical practice and research related to psychological adjustment and distress in LTCs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».