Relationship Between Physical Health Status and Responses to a Psychological Distress Measure
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Les données de l'enquête Santé Québec (ESQ) ont été utilisées pour examiner l'influence du statut de santé physique sur les réponses données aux items d'ordre somatique et affective-cognitive de l'inventaire de détresse psychologique (IDP) de l'ESQ. LISREL VIII a été employé pour tester un modèle explicatif de l'association entre ces variables dans trois groupes d'âge (n = 600): 18–39 ans, 40–64 ans et 65 ans et plus. Le sexe, le niveau de stress percu, le soutien social et le statut marital ont été introduits dans le modèle comme variables contrôles. Nos résultats ont montré que la composante affective-cognitive de l'IDP était le principal facteur explicatif des réponses obtenues à la composante somatique de l'échelle. Nos résultats indiquent aussi que le statut de santé physique influence directement les réponses aux items somatiques de l'IDP. Cependant, l'effet observé était similaire dans les trois groupes d'âge étudiés. Les résultats de cette étude suggèrent que l'utilisation d'une mesure de détresse psychologique comprenant des items d'ordre somatique, tel que l'IDP, entraîne une petite surestimation de la détresse psychologique dans tous les groupes d'âge. Cependant, les items somatiques n'introduisent pas un biais différentiel dans l'évaluation de la détresse psychologique des répondants en fonction dé l'âge.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".