使用探索性图形分析 (EGA) 验证了伊朗慢性疼痛患者的珀斯亚历克西西米亚问卷的结构
Farzin Bagheri Sheykhangafshe1, Hojjatollah Farahani1, Peter Watson2
1Department of Psychology, Faculty of Humanities, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran.
Frontiers in psychology
|July 18, 2024
概括
这项研究验证了Persian Perth Alexithymia问卷 (PAQ) 在慢性疼痛患者中使用引导式探索图形分析 (EGA). 结果证实了它的两因素结构,增强了它对评估这一群体情感福祉的实用性.
科学领域:
- 心理学 心理学 心理学
- 精神病学是一个精神病学.
- 临床心理学 临床心理学
背景情况:
- 慢性疼痛显著影响情绪健康,导致绝望和丧等负面情绪.
- 亚历克西西米亚,难以识别和描述情绪,通常与慢性疼痛有关.
- 了解alexithymia的结构对于管理慢性疼痛中的情绪痛苦至关重要.
研究的目的:
- 在Perth Alexithymia问卷 (PAQ) 的波斯版本上执行引导探索图形分析 (EGA).
- 评估PAQ在患有慢性疼痛的人群中的结构有效性.
- 用一种新的分析方法研究慢性疼痛和alexithymia之间的关系.
主要方法:
- 这项研究涉及541名参与者 (234名男性,307名女性) 来自德黑兰省 (2022-2023) 患有慢性疼痛.
- 启动式探索图形分析 (EGA) 用R软件中的EGANET包进行了应用.
- 统计分析的重点是确定PAQ的维度结构和项目一致性.
主要成果:
- 引导式EGA揭示了波斯PAQ强大的二维结构.
- 因素1:描述和识别情绪的负面困难 (N-DDIF).
- 因素2:通用外向思维 (GEOT),具有很高的项目稳定性 (>0.70).
结论:
- 这些发现支持波斯PAQ的有效性和结构完整性.
- 这项研究证实了慢性疼痛患者群体中alexithymia的双因素模型.
- 这证实了PAQ用于评估慢性疼痛的波斯语人士的情绪处理.
