Mesures de la littératie sur les troubles anxieux

Questionnaire sociodémographique et clinique.

Des données sociodémographiques, telles que l’âge, le sexe, le dernier niveau de scolarité complété, le domaine d’emploi et le revenu, ainsi que des informations cliniques, dont les problèmes de santé actuels, l’historique de contact avec des gens souffrant d’anxiété et un épisode d’anxiété au cours de la vie, ont été recueillies (Annexe B). À noter que sept questions portant sur différents aspects de la pratique clinique ont été posées exclusivement aux spécialistes de la santé mentale

Mental Health Literacy Scale-F.

Le Mental Health Literacy Scale (MHLS; O’Connor & Casey, 2015) vise à évaluer la LSM. Il compte 35 questions répondues sur une échelle de type Likert variant de 1 (très improbable/très inutile) à 4 (très probable/très utile) ou de 1 (fortement en désaccord/certainement réticent) à 5 (fortement en accord/certainement disposé). Le score total correspond à la somme des points sur les énoncés et il peut varier entre 35 et 160. L’évaluation des qualités psychométriques du MHLS indique une bonne cohérence interne, une bonne fiabilité test-retest, une faible erreur de mesure ainsi qu’une bonne validité de contenu et structurelle (O’Connor & Casey, 2015). La version française (MHLS-F) a été utilisée dans la présente étude (α de Cronbach = .83). Cette version a été développée par un comité de trois personnes sur la base d’une traduction renversée suivant les recommandations de Hébert et al. (1994).

Procédure

Les données des jeunes adultes et des aînés proviennent de l’étude de Beaunoyer et al. (2017b). Les critères d’admissibilité étaient d’être âgé de 18 à 39 ans ou de 60 ans ou plus, de bien comprendre et parler le français ainsi que de ne pas présenter de déficit cognitif majeur. Puisque ce n’était pas dans les critères au départ, la chercheuse de cette étude a vérifié que ces participants ne possédaient pas une formation et une expérience professionnelle en santé mentale. Cette vérification a été faite a posteriori, en recontactant les participants. Ceux-ci ont été principalement recrutés au sein de la communauté de l’Université Laval, notamment par l’envoi d’un message électronique aux employés et aux étudiants. Le projet a aussi été présenté au début de certains cours afin de solliciter la participation. Pour faciliter le recrutement des personnes de 60 ans et plus, les aînés membres de différents clubs sociaux de la ville de Québec ont été invités à participer à l’étude. Pour inciter la participation, le tirage d’un certificat cadeau d’une valeur de 30$ dans un centre commercial a été effectué parmi chacun des deux groupes de participants. Les gens intéressés à participer contactaient la chercheuse principale et ceux-ci s’entendaient sur un lieu de rencontre, soit au domicile du participant ou à l’Université Laval. Après avoir donné son consentement, le participant répondait, dans l’ordre, au questionnaire sociodémographique et clinique, au QCTA et à l’Inventaire d’anxiété de Beck.

Analyse des données

Des analyses descriptives (moyenne, écart-type, étendue, etc.) ont été réalisées sur l’ensemble des variables dans le but de tracer le portrait des groupes à l’étude. Ceux-ci ont été comparés sur les variables sociodémographiques et cliniques à l’aide d’analyses de variance (ANOVA) pour les variables continues et de tests de chi-carré pour les variables catégorielles. Les analyses suivantes ont permis d’examiner les qualités psychométriques du QCTA. La validité a été examinée de trois manières. D’abord, une analyse factorielle confirmatoire (AFC) a été effectuée avec le logiciel R, version 3.2.3, avec la librairie « lavaan » 0.5-20, pour vérifier si la structure préétablie à sept dimensions était appropriée, et ce, à partir d’une matrice de corrélations tétrachoriques puisque les réponses possibles à chaque question sont dichotomiques (réussite ou échec). Les indices d’ajustement utilisés pour juger de la qualité de la structure factorielle ont été le Normed Fit Index (NFI), le Goodness of Fit Index (GFI), l’Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) et le Parsimony Goodness of Fit Index (PGFI). Le test d’ajustement du chi-carré a été utilisé pour catégoriser l’ajustement comme étant acceptable ou non. Le logiciel R a été privilégié puisque la procédure du logiciel Statistical Analysis System (SAS) doit se voir fournir la matrice de corrélations tétrachoriques qu’elle ne peut, d’elle-même, calculer à partir d’observations brutes. Quant à lui, R offre une librairie de fonctions qui fait l’estimation de modèles d’AFC en calculant une matrice de corrélations tétrachoriques et en estimant le modèle directement à partir des données brutes avec la méthode Diagonally Weighted Least Squares (DWLS; Flora & Curran, 2004). La fiabilité des résultats obtenus avec R a été vérifiée avec une comparaison avec l’estimation du modèle AFC dans SAS, version 9.4,

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Table des matières

Résumé
Liste des tableaux
Liste des figures
Remerciements
Avant-propos
Chapitre 1 : Introduction
Troubles anxieux
Littératie en santé mentale
Mesures de la littératie sur les troubles anxieux
Validité et fidélité d’un test
Objectifs et retombées attendues
Chapitre 2 : Qualités psychométriques du Questionnaire des Connaissances des Troubles Anxieux
Résumé
1. Introduction
2. Méthode
2.1. Participants
2.2. Matériel
2.3. Procédure
2.4. Analyse des données
3. Résultats
3.1. Analyses descriptives
3.2. Validité
3.3. Fidélité
4. Discussion
Déclaration de conflit d’intérêt
Financement
Remerciements
Références
Chapitre 3 : Conclusion générale
Rappel du contexte, des objectifs, de la méthode et des principaux résultats de l’étude
Limites de l’étude
Implications pour la recherche et la clinique
Bibliographie
Annexe A .
Annexe B