Validation of the Lithuanian version of the Brief Negative Symptoms Scale
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Negative symptoms of schizophrenia include abulia, anhedonia, alogia, blunted affect, and social isolation. These symptoms strongly correlate with health-related quality of life and treatment outcomes. (Azaiez et al., 2018; Galderisi et al., 2018; Kirkpatrick et al., 2006). According to current negative symptoms diagnosis and treatment guidelines, the Brief Negative Symptom Scale (BNSS) is the instrument of choice for the psychometric evaluation of negative symptoms (Galderisi et al., 2021). Unfortunately, BNSS was not available in Lithuania. Objectives To validate the Lithuanian version of the BNSS in a Lithuanian-speaking sample. Methods We performed a double translation from English to Lithuanian and then back to English. The final version of the Lithuanian BNSS (Lit-BNSS) was finalized according to comments from two native Lithuanian-speaking experts, who evaluated the forward translation, and the representatives of the authors of the BNSS, who evaluated the back translation. We performed a validation study in an inpatient setting in a university hospital in Lithuania and asked patients diagnosed with schizophrenia spectrum diagnosis according to ICD-10 to participate in the study. We evaluated the included patients with the Positive and Negative Symptoms Scale (PANSS), Montgomery Asberg Depression Rating Scale (MADRS), Self-Evaluation of Negative Symptoms Scale (SNS), and Calgary Depression Scale for Schizophrenia (CDSS). PANSS Marder factors were calculated for more accurate PANSS scores. We check the convergent validity with the Marder negative symptoms factor, the total score of SNS, and the discriminant validity with the Marder positive symptoms factor, MADRS, and CDSS total scores. Results The study included 122 patients. The Lit-BNSS showed great internal consistency for the 13 items (α=0,944) and good consistency for six subscores (α=0,874). Convergent validity was good, with the total score of Lit-BNSS having a strong positive correlation with the Marder negative symptoms factor and a weaker correlation with the SNS total score. Discriminant validity was adequate because there were insignificant correlations with MADRS and CDSS subscores and the Marder positive symptoms factor. Correlation scores can be seen in Table 1. Table 1. BNSS TS correlation with other scores. MARDER-NEG – PANSS Marder negative symptoms factor; SNS-TS- SNS total score; MARDER-POZ- PANSS Marder positive symptoms factor; MADRS – MADRS total score; CDSS-TS- CDSS total score Variable Correlation coefficient p-value MARDER-NEG 0,755 <0,001 SNS-TS 0,304 0,001 MARDER-POZ 0,171 0,064 MADRS-TS 0,085 0,361 CDSS-TS 0,472 0,117 Conclusions The Lit-BNSS is a valid and effective psychometric tool for evaluating negative symptoms in a Lithuanian-speaking sample. Disclosure of Interest None Declared
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,005 | 0,001 |
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 ».