Assessment of Alexithymia: Pychometric Properties of the Psychological Treatment Inventory-Alexithymia Scale (PTI-AS)
Notice bibliographique
Résumé
Background: The aim of this study is to investigate the psychometric properties of a new measure of alexithymia, the Psychological Treatment Inventory-Alexithymia Scale (PTI-AS). Method: A group of 778 participants completed the PTI-AS. In order to evaluate aspects of concurrent validity, a part of the sample (n = 116) completed the PTI-AS, the Twenty-Items Toronto Alexithymia Scale (TAS-20) and the Bermond-Vorst Alexithymia Questionnaire (BVAQ). In order to evaluate aspects of discriminant validity a group of patients with a diagnosis of Eating Disorders completed the PTI-AS, the TAS-20 and the Eat-ing Disorders Inventory (EDI-3). Results: Exploratory Factor Analysis (EFA) showed a solid structure with one factor. Results were confirmed by Confirmatory Factor Analysis (CFA), which yielded good fit indices (CFI =.98; TLI =.95; RMSEA =.08; SRMR =.04). The PTI Alexithymia Scale showed a good degree of internal consistency (α =.88). Correlations between the PTI Alexithymia Scale, the TAS-20 (r =.74, p <.001) and the BVAQ (r =.40, p <.001) were statistically significant, supporting the scale’s concurrent validity. Conclusion: Thanks to its good psychometric properties the PTI-AS can be consid-ered as a brief and useful measure for assessing alexithymia.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».