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Enregistrement W4411857772 · doi:10.1186/s40359-025-03028-w

Does the Chinese version of 20-item Toronto alexithymia scale (TAS-20-C) measure alexithymia in Chinese young adolescents? Evidence from confirmatory factor analysis, network analysis, and latent profile analysis

2025· article· en· W4411857772 sur OpenAlexaboutno aff
Yuhan Ni, Shuanghu Fang

Notice bibliographique

RevueBMC Psychology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Office for Philosophy and Social Sciences
Mots-clésAlexithymiaConfirmatory factor analysisPsychologyToronto Alexithymia ScalePsychometricsMeasure (data warehouse)Structural equation modelingItem analysisClinical psychologyScale (ratio)Developmental psychologyStatisticsData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 20-item Toronto Alexithymia Scale (TAS-20) is a measure of three components of alexithymia: difficulty identifying feelings (DIF), difficulty describing feelings (DDF), and externally oriented thinking (EOT). Although TAS-20 is being increasingly used to measure the alexithymia construct, ongoing controversies remain regarding its internal structure and cross-cultural and cross-group applicability. This study evaluated the psychometric properties of the Chinese version of TAS-20 (TAS-20-C) among 1,355 Chinese young adolescents (mean age = 13.13; SD = 1.00; 52.6% boys) through multiple analytic approaches (i.e., confirmatory factor analysis, network analysis, and latent profile analysis). The confirmatory factor analysis showed reasonable goodness-of-fit for the bi-factorial model with three-dimensional structure and a negatively keyed item factor. However, the results derived from all analytic approaches suggested several items with poor psychometric properties (items 5, 10, 16, 18, 19, 20 from EOT and item 12 from DDF), including poor factor loading on their intended factor, low connectivity and predictability in the item network, and insufficient discrimination across heterogeneous groups. These issues could be attributed to an overabundance of negatively keyed items, translation biases, and the poor readability of certain items. The findings highlight the need for targeted revisions to both the wording and the content for these items, and offer insights into higher priority interventions aimed at improving alexithymia.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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