The Expanded Exercise Addiction Inventory (EAI-3): Towards Reliable and International Screening of Exercise-Related Dysfunction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Exercise addiction (EA) refers to excessive exercise, lack of control, and health risks. The Exercise Addiction Inventory (EAI) is one of the most widely used tools in its assessment. However, the cross-cultural psychometric properties of the EAI could be improved because it misses three pathological patterns, including guilt, exercise despite injury, and experienced harm. Therefore, the present study tested the psychometric properties of the expanded EAI (EAI-3) in a large international sample. The EAI-3 was administered to 1931 physically active adult exercisers speaking five languages (Chinese, German, Italian, Japanese, and Turkish) and other measures for obsessive–compulsive behavior, eating disorders, and personality traits. The assessment structure and reliability of the EAI-3 were tested with factorial analyses and through measurement invariance across languages and sex. Finally, a cutoff point for dysfunction-proneness was calculated. The EAI-3 comprised two factors, reflecting the positive and pathological sides of exercise. The structure had excellent reliability and goodness-of-fit indices and configural and metric invariances of the scale were supported. However, three items caused violations in scalar invariance. The results of partial measurement invariance testing suggested an adequate fit for the data. Following sensitivity and specificity analysis, the EAI-3's cutoff score was 34 out of a maximum score of 48. This preliminary study suggests that the EAI-3 is a promising tool for screening EA in an international sample, with a robust and reliable structure comparable across languages and sex. In addition, the proposed cutoff could pave the way toward a consensus on a threshold to screen for EA.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».