Psychometric properties of the abbreviated version of the Scale to Assess Unawareness in Mental Disorder in schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Scale to Assess Unawareness in Mental Disorder (SUMD) is widely used in clinical trials and epidemiological studies but more rarely in clinical practice because of its length (74 items). In clinical practice, it is necessary to provide shorter instruments. The aim of this study was to investigate the validity and reliability of the abbreviated version of the SUMD. Methods: Design: We used data from four cross-sectional studies conducted in several psychiatric hospitals in France. Inclusion criteria: a diagnosis of schizophrenia based on DSM-IV criteria. Data collection: socio-demographic and clinical data (including duration of illness, Positive and Negative Syndrome Scale, and the Calgary Depression Scale); quality of life; SUMD. Statistical analysis: confirmatory factor analyses, item-dimension correlations, Cronbach’s alpha coefficients, Rasch statistics, relationships between the SUMD and other parameters. We tested two different scoring models and considered the response ‘not applicable’ as ‘0’ or as missing data. Results: Five hundred and thirty-one patients participated in this study. The 3-factor structure of the SUMD (awareness of the disease, consequences and need for treatment; awareness of positive symptoms; and awareness of negative symptoms) was confirmed using LISREL confirmatory factor analysis for the two models. Internal item consistency and reliability were satisfactory for all dimensions. External validity testing revealed that dimension scores correlated significantly with all PANSS scores, especially with the G12 item (lack of judgement and awareness). Significant associations with age, disease duration, education level, and living arrangements showed good discriminant validity. Conclusion: The abbreviated version of the SUMD appears to be a valid and reliable instrument for measuring insight in patients with schizophrenia and may be used by clinicians to accurately assess insight in clinical settings.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».