Development and Initial Validation of a Brief, Online Version of the Center for Epidemiological Studies Depression Scale (CES-D): Psychometric Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A growing volume of mental health research is conducted with participants recruited and responding online. However, to date, few psychometric scales have been specifically validated for online research. OBJECTIVE: We aimed to devise a brief, 12-item version of the Center for Epidemiological Studies Depression Scale (CES-D) in which first order factors are sufficiently measured. METHODS: We recruited 218 adults with depression and 226 comparison participants with no mental health history. Both groups completed the original 20-item CES-D and measures of social support, psychological distress, and sociodemographic information (eg, age, gender, and household income). Measurement of social support included online support, and psychological distress included symptoms of social media use disorder along with loneliness and life dissatisfaction. RESULTS: This brief, 12-item version of the CES-D was devised with persons with depression and replicated with comparison participants. For both, core sadness, somatic symptoms, interpersonal detachment, and absence of well-being each significantly contributed to measurement of a higher-order depression latent construct (P<.01). Structural equation modeling was performed to establish the construct validity of this 4-factor model in which depression is predicted by socioeconomic factors and depression predicts lower social support as well as greater psychological distress. CONCLUSIONS: Responses to this 12-item, online version of the CES-D demonstrate factorial and construct validity. Clinical research is required in future to ascertain whether scores greater than 11 (of 36) are suggestive of elevated depressive symptomology.
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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 | 0,010 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».