사이버콘드리아 심각도 척도 12개 항목의 아랍어 버전 검증(CSS

BMC 정신의학 23권, 기사 번호: 618(2023) 이 기사 인용

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측정항목 세부정보

우리가 아는 한, Cyberchondria Severity Scale-12(CSS-12)는 아랍어로 번역되지 않았습니다. 따라서 우리의 목표는 레바논 성인 샘플을 대상으로 아랍어 버전 CSS(CSS-12-Ar)의 심리 측정 속성을 평가하는 것이었습니다.

참가자는 2021년 1월에 등록되었습니다. MPlus 소프트웨어 v.7.2를 사용하여 확인 요인 분석(CFA)을 수행하여 다음과 같은 여러 적합도 지표를 보고했습니다. 상대 카이제곱(χ2/df), 근사 평균 제곱근 오차 (RMSEA), 비교 적합도 지수(CFI) 및 터커 루이스 지수(TLI). 성별에 따른 측정 불변성을 평가하기 위해 lavaan 소프트웨어를 사용하여 고차원 다중 그룹 확인 분석을 수행했습니다.

본 연구에는 449명의 참가자가 등록되었습니다(평균 연령: 24.34 ± 8.22세, 70.6% 여성). 4요인 모델 간의 상관관계가 매우 높기 때문에(r > 0.8) 모든 1차 잠재 변수가 일반 요인을 로드하는 고차 CFA를 실행했습니다. 분석된 모델은 데이터 χ2(50) = 173.34에 잘 적합되었습니다. p<0.001; CFI = 0.926; RMSEA = 0.074 [0.062, 0.086]. Cronbach's alpha 값은 전체점수(0.92)에서 양호하였으며, 과잉성(0.80), 괴로움(0.77), 안심(0.81), 강박(0.76)에 있어서도 양호하였다. 결과는 성별에 따른 전체 스칼라 불변의 증거를 제공했습니다. 잠재 평균 점수를 비교한 결과, 사이버콘드리아 총 점수나 그 측면에서 성별에 따른 유의한 차이가 없는 것으로 나타났습니다. CSS-12 점수는 불안(r = 0.10; p = 0.003)(수렴 타당도), OCD(r = 0.11; p = 0.016) 및 스트레스(r = 0.35; p < 0.001)(동시 타당도)와 긍정적인 연관이 있었습니다.

CSS-12-Ar은 레바논 대학생들의 사이버콘드리아 심각도를 측정하는 데 적합한 척도로 간주되었습니다. 우리는 연구자와 임상의가 이제 이 규모로부터 혜택을 받을 수 있기를 바랍니다.

동료 검토 보고서

디지털 기술의 영향력이 증가함에 따라 인터넷을 건강 정보 소스로 사용하는 주체가 꾸준히 증가하고 있습니다. 보급률 측면에서 보면 미국 성인의 62%가 온라인으로 건강 정보를 검색하는 것으로 추산됩니다. 따라서 다섯 번째로 가장 일반적인 온라인 활동을 구성합니다[1]. 사우디아라비아의 수치는 미국의 수치보다 훨씬 높았으며, 한 연구 참가자의 88%가 건강 정보를 검색했습니다[2]. 효율성 측면에서 다양한 연구는 온라인으로 건강 정보를 검색하는 것의 이점에 초점을 맞췄습니다[3, 4]. 특히 정보에 대한 접근 용이성, 익명성, 검색 프로세스는 비용 효율적이며 환자 권한 부여 및 지원이 제공됩니다. 정보에 근거한 의사 결정의 맥락 [5, 6]. 그러나 대부분의 연구는 이 연구의 잘못된 행위에 초점을 맞추었습니다. 예를 들어, Lauckner와 Hsieh(2013)[7]가 수행한 이전 연구에서는 온라인에서 건강 정보를 검색하는 것과 관련된 부정적인 감정 반응에 중점을 두었습니다. 다른 연구에서도 이러한 유형의 연구와 건강 불안의 증가 사이의 연관성을 강조했으며[8], 불안 장애 발병 위험도 증가했습니다[9]. 최근 연구자들은 온라인에서 과도한 건강 정보 검색으로 인해 신체 건강에 대한 불안이 높아지는 과정을 설명하기 위해 '사이버콘드리아'라는 용어를 만들었습니다[10]. 사이버콘드리아는 “건강에 대한 괴로움이나 불안으로 인해 인터넷에서 건강 관련 정보를 과도하게 또는 반복적으로 검색하여 그러한 괴로움이나 불안을 증폭시키는 것”으로 정의됩니다[10]. 이러한 맥락에서 사이버콘드리아는 행동 패턴(즉, 웹에 대한 과도한 조사)과 그에 따른 감정 상태(즉, 건강에 대한 과도한 관심)를 결합합니다. 따라서 사이버콘드리아의 주요 특징은 에스컬레이션/과잉 요소이며, 이로 인해 피험자는 정보를 검색하는 데 과도하고 점점 더 많은 시간을 소비합니다[11, 12].

0.8), we ran the higher-order CFA in which all first-order latent variables were loading a general factor. The analyzed model was well-fitted to the data χ2(50) = 173.34; p < 0.001; CFI = 0.926; RMSEA = 0.074 [0.062, 0.086]. Standardized factor loadings of this model are summarized in Fig. 1. The AVE was adequate = 0.51./p> 0.8), suggesting that these factors almost measure the same component, with limited utility in practice in differentiating them from each other. Previous research also encountered such heightened latent correlations and attempted to account for them through the introduction of a bifactor [18]. Such approach, however, seldom solves the problem as the bifactor is most frequently accounting for noise variance representing implausible response patterns [47]. Furthermore, bifactor model frequently provides better fit to the data even if an a priori non-bifactor structure is known [48]. Thus, the proposed higher-order model highlights that all of the four factors have some psychological meaning, therefore, the scale could be interpreted in terms of a general score. Thus, the first hypothesis was verified./p>