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Meta-analysis of the factor structure of the Brief Symptom Inventory (BSI-18) using an aggregated co-occurrence matrix approach

多维标度 荟萃分析 一致性(知识库) 构造(python库) 因子分析 心理学 计算机科学 医学 人工智能 机器学习 程序设计语言 内科学
作者
Priyalatha Govindasamy,Kathy E. Green,Antonio Olmos
出处
期刊:Mental Health Review Journal [Emerald Publishing Limited]
卷期号:25 (4): 367-378 被引量:8
标识
DOI:10.1108/mhrj-05-2020-0028
摘要

Purpose The Brief Symptom Inventory-18 (BSI-18) is a tool used to measure clinically relevant psychological symptoms to support clinical decision-making at intake and during the course of treatment in various settings. The BSI-18 has frequently been evaluated for construct validity via analysis of its structure. However, these studies showed mixed results of the factor solutions and no consensus on the dimensionality. Therefore, the purpose of this paper is to synthesize the empirical findings about the factor structure to reach an overall conclusion about the factor structure of the BSI-18. Design/methodology/approach A meta-analysis of factor analysis results using an aggregated co-occurrence matrix approach was conducted to synthesize the factor structure. The item factor loading information from seven published studies is gathered, combined and summarized to conclude the factor structure of the instrument. Multidimensional scaling (MDS) was used to quantify the similarity between the underlying factor structures of BSI-18 from different empirical articles. Findings The perceptual map from MDS-found items was clustered into three distinctive factors matching the original intent. The findings highlight the consistency of the BSI-18’s factor structure. However, the findings should be used with caution owing to the small sample size and conclusions made from visual representation. Originality/value This original study contributes to research in the provision of empirically tested measures that take a focus on factor analysis and the use of meta-analysis technique to account for an understanding of the factor structure.
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