; mean interitem correlation = 0.46. NG: Cronbach ; mean interitem correlation = 0.43) and significant correlation with the BDI-II (NG: Pearson , ), the TDI (HS/SC: Pearson , ), and the BHS (HS/SC: Pearson , ; NG: Pearson , ). Conclusions. The Italian version of the ATS-R seems to be a valid instrument for the study of the role of cognitive tendencies as potential vulnerability for depression."> 意大利年轻人自我修正态度的心理测量学特征 - raybet雷竞app,雷竞技官网下载,雷电竞下载苹果

抑郁症研究与治疗

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抑郁症研究与治疗/2013/文章

研究文章|开放获取

体积 2013 |文章的ID 209216 | https://doi.org/10.1155/2013/209216

Marco Innamorati, Stella Tamburello, Anna Contardi, Claudio Imperatori, Antonino Tamburello, Aristide Saggino, Michela Balsamo 意大利年轻人自我修正态度的心理测量学特征",抑郁症研究与治疗 卷。2013 文章的ID209216 6 页面 2013 https://doi.org/10.1155/2013/209216

意大利年轻人自我修正态度的心理测量学特征

学术编辑器:克劳斯Ebmeier
收到了 2013年4月27日
接受 2013年6月13日
发表 2013年6月26日

抽象的

目标和方法.一些研究人员提供了认知漏洞抑郁症的发展中的关键作用的支持。对自译自审(ATS-R)的态度的目的是评估三个潜在的自我监管漏洞抑郁症:高标准(HS),自我批评(SC)和阴性泛化(NG)。这项研究的目的是评估在意大利年轻成人人口的ATS-R的心理特性。在ATS-R,贝克抑郁量表-Ⅱ(BDI-II),贝克绝望量表(BHS),以及Teate抑郁量表(TDI)分别给予857(320男性和女性537)的年轻人。结果.ATS-R的最佳拟合方案为二因素模型,该模型获得了令人满意的含量均匀性(HS/SC: Cronbach) ;平均项间相关性= 0.46。吴:克伦巴赫 ;平均项间相关= 0.43),与BDI-II显著相关(NG: Pearson )、TDI (HS/SC: Pearson ),以及BHS(HS / SC:皮尔逊 ;NG:皮尔逊 ).结论.意大利版本的ATS-R似乎是研究认知倾向作为抑郁症潜在脆弱性的作用的有效工具。

1.介绍

抑郁症包括各种各样的病理条件,这些病理条件沿着一个连续体从较轻到较重和持续的形式变化,如重度抑郁症(MDD)。MDD是世界上最普遍的精神疾病[1- - - - - -4],尽管世界各国的流行程度不同[5].

在80年代末,流行病学流域(ECA)研究调查了MDD在美国普通人群中的患病率,报告30天患病率在1.7%至3.4%之间[6].最近,全国共病调查复制(NCS-R)估计12个月的患病率为6.6% [7].在意大利,欧洲精神疾病流行病学研究(ESEMeD)估计12个月和终身MDD患病率分别为3.0%和10.0% [8].

重度抑郁症是导致残疾的主要原因之一,目前被估计为全球疾病负担的第四大原因[910],并有望在2020年成为第二个[9].

人们提出并研究了许多病因学模型来解释个体是如何患上抑郁症的。抑郁症的认知理论假设,对生活事件的功能失调解释可能导致个体在压力事件发生后易患抑郁症。关于抑郁症最著名的认知理论是绝望理论[11贝克的理论[1213].艾布拉姆森等人[11]主要集中在三个不适应depressogenic推理风格,其个体易患抑郁症的发展:(1)趋势属性负面事件对全球稳定的原因;(2)的倾向来感知负面事件为具有许多灾难性的后果;和(3),以查看所述自作为有缺陷或缺失以下的负面事件的趋势。贝克[1213假设抑郁症患者对自我、世界和未来有不现实和功能失调的信念,这是一系列被称为“认知三联征”的错误认知过程。

一些研究已经提供了认知漏洞(的关键作用支持即特质样的趋势来解释消极和主观感知压力事件的面部信息扭曲的方式[14])在抑郁症[发展15- - - - - -18].例如,Evans等人[18发现持有消极的自我图式是女性抑郁发病的独立风险因素,而Alloy等[16]报道说,消极推理方式会增加抑郁发作的初发和复发风险。

根据Carver和Ganellen [19],自惩办是抑郁症的一个显着特征,具有过于高标准的保持相关联,则倾向是与自太关键因未达到标准,并且倾向从单个故障推广到更广泛的意义自我价值。为了证实他们的假设和评估这三个过程和抑郁症之间的关系,作者开发走向自我(ATS)的态度。该ATS组成的18个项目分为三个分量:负泛化,高标准,与自我批评。在1988年,作者阐述了测量(ATS-R)的修订版本的项目的数量减少,更明确地着眼于认知倾向比原来的项[20.].多项研究表明,在这三种倾向中,消极泛化是唯一可靠地与抑郁症相关并在生活事件与抑郁症的关系中起中介作用的[20.21]之间的负面事件和自尊[22].不断有研究表明,除自我批评外,三个因素的含量同质性充分(Cronbach alpha > 0.70) [20.- - - - - -24].

对文献的分析表明,评估抑郁症的认知脆弱性(CV)的重要性,以及ATS-R在衡量三种可能与抑郁症发展高风险相关的倾向方面的效用。因此,这项研究的目的是评估ATS-R的心理测量特性[20.在意大利的年轻成年人中。

2.材料和方法

2.1.参与者

参与者是2011年1月至2011年5月在意大利中部招募的857名意大利青年(320名男性和537名女性)。样本的平均年龄为22.41岁(SD = 4.36;范围:- 34年)。入选标准包括年龄在18岁到34岁之间以及能够阅读和书写意大利语。排除标准包括存在任何影响完成评估能力的情况,包括文盲和拒绝知情同意。

样本是通过成人教育课程的参加人员和张贴到已建立的社区团体的广告非随机招募的。超过89%的受访者在评估时已完成高中学业,其中55.5%是大学生。在我们的样本中,受教育程度高于全国平均水平。http://www.istat.it/),在意大利中部,20-24岁的人中有80%完成了中学学业,19-25岁的人中有40%上了大学),我们的样本不应被认为是意大利年轻成人人口的代表。

所有与会者都在研究参加自愿,知情同意,并以匿名方式完成了评估。

2.2。措施

所有参与者都接受了ATS-R、BDI-II和Teate抑郁量表(TDI) [25],以及贝克绝望量表(BHS) [26].评估方案是自我管理的;调查问卷以小组或个人形式分发给参与者,并在研究人员在场的情况下完成,研究人员可能会帮助编写问卷。

ATS-R [20.是一个10项的量表,测量三种潜在的抑郁症自我调节弱点(标准过高,对任何表现不好的事都自我批评的倾向,以及从单一的失败归纳为更广泛的自我价值感的倾向)。与以前的版本比较[27ATS-R的特点是新项目比原项目更明确地关注认知倾向,其简短反映了每个认知倾向的直截了当[2123].

受访者被要求在李克特式5分量表上对他们同意/不同意每个陈述的程度进行评分(范围从“我非常同意“ 到 ”我很不同意”)。ATS-R的意大利版本是由本研究的两位作者(Marco Innamorati和Michela Balsamo)将英文原版翻译成意大利语的;然后,一个以英语为母语的研究人员独立地、盲目地反向翻译了意大利语版本。

的BDI-II是21项旨在评估的存在和抑郁症状的严重程度由公知的自我报告的库存,根据DSM-IV [28)标准。受访者认可反映他们过去两周(包括今天)感受的具体陈述。根据抑郁症状的严重程度,每个陈述都根据李克特量表从0到3的4点评分。重要的是,大量的文献支持了量表在临床和非临床样本中的心理测量特性[2930.].在目前的研究中,信度指数为0.87。

BHS是一个有20个项目的量表,用来衡量对未来的消极态度[26].在回答20个对与错的问题时,个人要么赞同悲观的说法,要么否认乐观的说法。研究一直支持BHS评分与抑郁、自杀意图和自杀意念之间存在显著正相关[31- - - - - -35].对意大利人口的研究已经成功地进行了[36],并使规模得到验证[37].本研究的Cronbach alpha为0.84。

TDI是一个新的21项自我报告工具,旨在评估精神障碍诊断和统计手册,第四版文本修订(DSM-IV-TR) [28],严重抑郁症的标准[25].它是通过Rasch logistic响应分析开发的[3839],以克服现有抑郁症测量方法在心理测量方面固有的弱点[30.].每个项目都用李克特式的5分制进行评分,范围从0(总是)到4(从不)。总分范围为0 ~ 84分,得分越高,抑郁症状越严重。在标准化样本中,TDI显示出非常好的心理测量特性(具有优秀的Person分离指数,等于0.95),没有证据表明由于项目-特质交互作用而存在偏差,具有较高的敏感性和特异性,以及对主要反应集的控制[25].在我们的研究中,Cronbach’s alpha为0.92。皮尔森 TDI与BDI-II的相关性为0.65 ( ).

2.3.统计分析

我们使用了Velicer最小平均部分(MAP)测试[4041]和结构方程模型(SEM)来确定最适合数据的因素模型。

在探索性因素分析中,提出了Velicer的MAP检验作为寻找最佳解的规则。它在许多情况下是准确的,尽管在某些情况下,它可能有低估因素数量的趋势[42].SEM是用一个鲁棒对角加权最小二乘估计器(DWLSE)对一个多choric相关矩阵进行的,使用统计软件包Lisrel 8.8 [43].我们通过以下指标来评价模型的拟合性:(a)近似均方根误差(RMSEA) [4445];(b)“递增比较适合指数”[45];(c) Satorra-Bentler缩放卡方(SB );及(d)标准化均方根残差(SRMSR) [45].在设计和规划阶段,我们设定了招募800人的目标规模,超过了每个参数估计10人的标准和文献报道的至少300人的标准[4647].这个样本量被设置为有足够的力量来具有稳定性的阶乘溶液。

根据SEM和Velicer的MAP测试结果,采用普通最小二乘最小残差(MINRES)进行探索性因子分析。我们使用斜旋转法(ProMAX),因为我们预计ATS-R因子是相关的。

我们报告了最佳拟合因子模型的Cronbach alpha、项间平均相关性和校正项总指数(即鉴别指数)。同时,利用Pearson相关系数研究了ATS-R与BDI-II和BHS的收敛有效性。为了检验ATS-R维度得分是否与抑郁严重程度独立相关,我们使用了一个广义线性模型,以BDI-II为因变量,ATS-R因素和BHS为自变量。我们报告了优势比和它们的95%置信区间(CI)作为关联指标。此外,采用多元一般线性模型(GLM)评估ATS-R因子得分是否与受访者性别相关。

3.结果

3.1.抑郁和绝望严重程度

112名受访者(占样本的13.1%)的BDI-II得分在20分或更高,表明中度至重度抑郁,136名受访者(占样本的15.9%)的得分在14至19分之间,表明轻度抑郁。最后,29.7%的受访者称BHS得分为9分或更高,表示严重绝望。

3.2.阶乘的有效性

Velicer的MAP检验表明,提取的最佳因子数为2。此外,Carver等人提出的三因素模型[20.]有不合身(SB ;RMSEA = 0.10;RMSEA的90% CI = 0.093/0.11;CFI = 0.94;SRMR = 0.075)。

因此,我们进行这表明项目没有一个MINRES法因素分析。1,不。3,没有。4,不。6,没有。在第一因子7负载(“高标准/自拍批评”),而项目没有。2,不。8,不。9,没有。在所述第二因子(“负泛化”)10载荷(见表1).项目没有。5,原被纳入负概化因子,未加载任何因子,而编号为no. 5的项。3,没有。6,没有。第9项原本被列入“自我批评”因素,但在“高标准/自我批评”(第9项)中却少加了一些。3,没有。6)和负概化(项目编号:9)因素。


因子载荷 纠正项目合计相关性 Cronbach’s alpha if item deleted

高标准/自我批评
ATS-R没有。1 0.77 0.62 0.77
ATS-R没有。3. 0.61 0.63 0.77
ATS-R没有。4 0.76 0.56 0.79
ATS-R没有。6 0.62 0.64 0.76
ATS-R没有。7 0.69 0.54 0.79
克伦巴赫α= 0.81;平均项间相关性= 0.46
消极的泛化
ATS-R没有。2 0.77 0.58 0.68
ATS-R没有。8 0.61 0.51 0.71
ATS-R没有。9 0.52 0.46 0.74
ATS-R没有。10 0.85 0.64 0.64
克伦巴赫α= 0.75;平均interitem相关= 0.43

3.3.信度和收敛效度

因素具有令人满意的同质性的内容(高标准/自我批评:Cronbach ;平均项间相关性= 0.46。消极的泛化:克伦巴赫 ;平均项间相关系数= 0.43)(见表1),并与BHS(高标准/自我批评:皮尔森 .消极的泛化:皮尔森 ).与抑郁程度相关的模式不太清楚:负泛化与BDI-II显著相关(Pearson ), TDI(负泛化:皮尔逊 ),而高标准/自拍批评与TDI显著相关(皮尔逊 )和BDI-II (Pearson ).

GLM表明,即使控制了绝望的严重程度,ATS-R因素也与BDI-II独立相关。抑郁症状严重程度越高的年轻人获得更高标准/自我批评评分的可能性(1)为1.23倍(95%置信区间:1.08/1.39; );(2)的1.36倍更可能有更高的负泛化分数(95%置信区间:1.17 / 1.58; );和(3)2.66倍更可能有更高BHS分数(95%置信区间:2.28 / 3.11; ).

GLM分析表明性别有显著的影响(威尔克斯 ):男性和女性在高标准/自我批评的平均分( ,分别地。,for males and females; ),但不包括消极概括得分( ,分别地。,for males and females; ).

4.讨论

我们的结果表明,Carver等人得到的三因素解[20.与意大利版ATS-R的结构不太相符。在我们的意大利年轻人样本中,ATS-R似乎测量了两种对自我的自我调节态度:从单一的失败中归纳出更广泛的个人不足的倾向(“消极概括”),以及从一个维度评估过高的标准和自我批评的倾向(“高标准/自我批评”)。此外,载荷模式与Carver等人的报告部分不一致[20.].尽管如此,由因素分析得出的负荷模式与Carver报告的结果是一致的[21]:在他们的研究中,作者报告说,自我批评与“高标准”( )及负概化( ),而高标准因素几乎与负泛化无关( )因素。事实上,在我们的样本中,消极概括和高标准导致了两个独立的因素,而最初包含“自我批评”的项目对剩下的两个因素的影响很小。

我们对ATS-R的收敛效度研究结果只与那些卡弗等报道部分一致。[20.]和卡佛[21].而在双变量分析中,只有负泛化维度与BDI-II测量的抑郁症显著相关;在多变量水平上,高标准/自我批评维度与抑郁独立相关,而不仅仅是BHS和负泛化因素。这些结果表明,从单一的失败归纳为更广泛的个人不足感、对未来的悲观看法、持有过高的标准以及自我批评的倾向,在抑郁症的现象学中都是重要的。然而,性别之间可能存在一些差异。例如,尽管男性和女性意大利年轻人不倾向于归纳不同从一个失败的一个更广泛的意义上的个人不足,男性报告持有更多年轻人过于高的标准和更倾向自我批评在任何未能执行。此外,男性的消极泛化、无望和抑郁之间的相关效应量比女性更强。这与卡弗的观点不一致[21他调查了ATS-R维度作为336名美国大学生抑郁症状的前瞻性预测因子的作用。在他们的样本中,作者报告说,女性比男性有更高的消极泛化倾向,但这两组人在自我批评或持有过高标准的倾向上没有差异。然而,作者并没有调查ATS-R维度与抑郁症之间的关联大小是否会因性别而异。

由于内容同质性较好(两个因素的平均项间相关>0.40),各因子的信度指标均令人满意,但条目数较低(Cronbach alpha介于0.75和0.81之间)。对于Carver等人来说[20.],简捷的量表是ATS-R的优势之一,反映出ATS-R测量的认知倾向的本质是“相对直接的”。然而,从心理测量学的角度来看,量表的简洁性可能是在临床环境中使用该工具的一个限制[48].

我们的研究结果在他们的普遍性一定的局限性。首先,我们检查了抑郁症的认知心理素质样品中的年轻人,从一般人群中招募的,一个群体,其中抑郁症的水平普遍较低。其次,我们采用了社会赞许可能只偏向自我报告的措施。第三,我们没有评估ATS-R的其它重要心理特征,如重测的可靠性。在另一方面,据我们所知,这是第一次研究,探讨意大利年轻人的样品中的ATS-R的心理特性。

总之,意大利版ATS-R似乎是研究认知倾向作为潜在素质在抑郁症发展中的作用的有效工具。我们的样本中获得的ATS-R的心理测量特性和因子结构是否在临床样本、青少年和老年人样本中也具有可复制性,还需要进一步的研究。

利益冲突

作者声明他们对这项研究没有利益冲突。

作者的贡献

所有作者都对概念和设计、数据的获取或数据的分析和解释做出了重大贡献,都参与了论文的起草或重要知识内容的批判性修改,并最终批准了即将出版的版本。

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