Siberkondri Ciddiyet Ölçeği-Kısa Formu: Psikometrik Bir Çalışma

Year 2024, , 450 - 457, 31.08.2024

Handan Terzi , Ayşegül Akca , Sultan Ayaz Alkaya

https://doi.org/10.54005/geneltip.1420140

Abstract

Giriş/Amaç: Bu çalışma Siberkondri Ciddiyet Ölçeği-Kısa Formunun psikometrik özelliklerini değerlendirmek amacıyla yapıldı.
Yöntem: Çalışma metodolojik tipte yapıldı. Araştırmaya Ankara’da bulunan üç farklı aile sağlığı merkezine kayıtlı gönüllü yetişkin bireyler dahil edildi (n=322). Veriler, 14 Temmuz-8 Ağustos 2021 tarihlerinde çevrimiçi olarak kişisel bilgi formu, Siberkondri Ciddiyet Ölçeği-Kısa Form (SCÖ-12-TR) ve Sağlık Arama Davranışı Ölçeği (SADÖ) kullanılarak toplandı. Veriler IBM-SPSS 25.0 ve IBM-AMOS 24.0 programları kullanılarak analiz edildi. Verilerin analizinde dil, içerik ve yapı geçerlilikleri ile iç tutarlılık güvenirlik testleri kullanıldı. İçerik geçerliliğinin değerlendirilmesinde Davis yöntemi kullanıldı.
Bulgular: Katılımcıların ortalama yaşı 31.95±12.45 idi (min.18-maks.65). Ölçeğin kapsam geçerlik indeksi 0.93 olarak bulundu. SCÖ-12-TR ile SADÖ arasında orta düzeyde korelasyon olduğu belirlendi (r=0.485, p<0.001). Model uyum indeksleri çoğunlukla mükemmel uyum içerisindeydi. Cronbach alfa katsayısının ölçek toplamı için 0.884, alt boyutları için 0,751-0,822 arasında olduğu bulundu. Test-tekrar test ölçümleri arasındaki varyans istatistiksel olarak anlamsız (t=0,447, p=0,658) ve korele (r=0,759, p<0,000) idi. Sınıf içi korelasyon katsayısının 0.936 (F=15,699, p<0,000) olduğu belirlendi.
Sonuç: 12 madde ve dört alt boyuttan oluşan SCÖ-12-TR’nin, toplumda yaşayan Türk yetişkin bireyler için uygulaması kolay, geçerli ve güvenilir bir araç olduğu belirlendi. Siberkondri potansiyel olarak tüm yetişkin gruplar için sorun teşkil edebileceğinden, psikometrik yapısının Türk yaşlı yetişkin nüfusu ile yeniden yapılması önerilir.

Keywords

anksiyete, araştırma metodolojisi, faktör analizi, hipkondriazis, internet

The Cyberchondria Severity Scale-Short Form: A Psychometric Study

Abstract

Background/Aims: This study was conducted to evaluate the psychometric properties of the Cyberchondria Severity Scale-Short Form.
Methods: This was a methodological-type study. Voluntary adult individuals, registered to three different family-health-centers located in Ankara were included in the study (n=322). The data were collected online in July 14-August 8, 2021, via a questionnaire, the Cyberchondria Severity Scale-Short-Form (CSS-12-TR) and the Health Seeking Behavior Scale (HSBS). The data were analyzed via the IBM-SPSS 25.0 and IBM-AMOS 24.0. The language, content and construct validities and the internal consistency reliability tests were used to analyze the data. The Davis method was used to assess the content validity.
Results: The mean age was 31.95±12.45 (min. 18-max. 65). The content validity index of the scale was 0.93. The CSS-12-TR and the HSBS was found to be moderately correlated (r=0.485, p<0.000). The model-fit indexes were mostly in perfect agreement. The Cronbach’s alpha coefficient of the total scale was 0.884, and between 0.751-0.822 for the sub-dimensions. The variance between the test-retest measurements was statistically insignificant (t=0.447, p=0.658) and correlated (r=0.759, p<0.001). The intraclass correlation coefficient was 0.936 (F=15.699, p<0.000).
Conclusion: The CSS-12-TR with 12 items and four sub-dimensions was found to be an easy to implement, valid and reliable instrument for Turkish community-dwelling adult population. Since the cyberchondria can potentially be a problematic issue for all adult groups, its psychometric structure is recommended to be re-conducted with the Turkish older adult population.

Keywords

anxiety, factor analysis, hypochondriasis, internet, research methodology

Ethical Statement

It was gathered an ethical approval from the Ankara Yıldırım Beyazıt University’s Ethical Committee (16.04.2021-73) before conducting the research. The online informed consent were obtained from the participants. This research conforms to all the provisions of the Declaration of Helsinki, 2013.

Thanks

The authors would like to thank the study participants who voluntarily participated in this study for their very valuable support.

References

• TUIK, Information and Communication Technology Usage in Households, 2022. Retrieved from https://data.tuik.gov.tr/Bulten/Index?p=Hanehalki-Bilisim-Teknolojileri-(BT)-Kullanim-Arastirmasi-2022-45587
• Zheng H, Sin S-CJ, Kim HK, Theng Y-L. C Cyberchondria: a systematic review. Internet Research. 2021;31(2):677-98. doi: https://doi.org/10.1108/INTR-03-2020-0148
• Eurostat. One in two EU citizens look for health information online. Retrieved from https://ec.europa.eu/eurostat/web/products-eurostat-news/-/edn-20210406-1
• Demirci Ş, Uğurluoğlu Ö, Konca M, Çakmak C. Socio‐demographic characteristics affect health information seeking on the Internet in Turkey. Health Information & Libraries Journal. 2021;38(4):304-12. doi: https://doi.org/10.1111/hir.12358
• Starcevic V, Berle D, Arnáez S. Recent Insights Into Cyberchondria. Current Psychiatry Reports. 2020;22(11):56. doi: https://doi.org/10.1007/s11920-020-01179-8
• Bajcar B, Babiak J, Olchowska-Kotala A. Cyberchondria and its measurement. The Polish adaptation and psychometric properties of the Cyberchondria Severity Scale CSS-PL. Polish Psychiatry. 2019;53(1):49-60. doi: https://doi.org/10.12740/pp/81799
• Te Poel F, Baumgartner SE, Hartmann T, Tanis M. A longitudinal study on the reciprocal relationship between health anxiety and online health information seeking. Journal of Anxiety Disorders. 2016;43:32-40. doi: https://doi.org/10.1016/j.janxdis.2016.07.009
• Mohammed D, Wilcox S, Renee C, Janke C, Jarrett N, Evangelopoulos A, et al. Cyberchondria: implications of online behavior and health anxiety as determinants. Archives of Medicine and Health Sciences. 2019;7(2):154. doi: https://doi.org/10.4103/amhs.amhs_108_19
• Fergus TA, Spada MM. Cyberchondria: examining relations with problematic internet use and metacognitive beliefs. Clinical Psychology & Psychotherapy. 2017;24(6):1322-30. doi: https://doi.org/10.1002/cpp.2102
• Durak-Batıgün A, Şenkal-Ertürk İ, Gör N, Kömürcü-Akik B. The pathways from distress tolerance to Cyberchondria: a multiple-group path model of young and middle adulthood samples. Current Psychology. 2021;40(11):5718-26. doi: https://doi.org/10.1007/s12144-020-01038-y
• Barke A, Bleichhardt G, Rief W, Doering BK. The Cyberchondria Severity Scale (CSS): German validation and development of a short form. International Journal of Behavioral Medicine. 2016;23(5):595-605. doi: https://doi.org/10.1007/s12529-016-9549-8
• McElroy E, Shevlin M. T The development and initial validation of the cyberchondria severity scale (CSS). Journal of Anxiety Disorders. 2014;28(2):259-65. doi: https://doi.org/10.1016/j.janxdis.2013.12.007
• Bati AH, Mandiracioglu A, Govsa F, Çam O. Health anxiety and cyberchondria among Ege University health science students. Nurse Education Today. 2018;71:169-73. doi: https://doi.org/10.1016/j.nedt.2018.09.029
• Tuğtekin U, Tuğtekin EB. Siberkondri Ciddiyet Ölçeği’nin Kısa Formunun Türkçeye Uyarlanması ve Öğretmen Adaylarının Aşırı Çevrim İçi Bilgi Arama Davranışları. Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi. 2021;9(6):1747-62. doi:http://doi.org/10.18506/anemon.963253
• Kottner J, Audigé L, Brorson S, Donner A, Gajewski BJ, Hróbjartsson A, et al. Guidelines for reporting reliability and agreement studies (GRRAS) were proposed. International Journal of Nursing Studies. 2011;48(6):661-71. doi: https://doi.org/10.1016/j.ijnurstu.2011.01.016
• Carpenter S. Ten steps in scale development and reporting: a guide for researchers. Communication Methods and Measures. 2018;12(1):25-44. doi: https://doi.org/10.1080/19312458.2017.1396583
• Şencan H. Sosyal ve davranışsal ölçümlerde güvenirlik ve geçerlilik [Reliability and validity in social and behavioral assessments]. Ankara: Seçkin, 2005.
• McElroy E, Kearney M, Touhey J, Evans J, Cooke Y, Shevlin M. The CSS-12: The CSS-12: development and validation of a short-form version of the Cyberchondria Severity Scale. Cyberpsycholgy Behavior and Social Networking. 2019;22(5):330-5. doi: https://doi.org/10.1089/cyber.2018.0624
• Kıraç R, Öztürk YE. Health seeking behavior: scale development study. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi. 2021;12(29):224-34. doi: https://doi.org/10.21076/vizyoner.754526
• Davis LL. Instrument review: Getting the most from a panel of experts. Applied Nursing Research. 1992;5(4):194-7. doi: https://doi.org/10.1016/S0897-1897(05)80008-4
• Arı A, Önder H. Farkli veri yapilarinda kullanilabilecek regresyon yöntemleri. Anadolu Tarım Bilimleri Dergisi. 2013;28(3):168-74. doi: https://doi.org/10.7161/anajas.2013.28.3.168
• Erkorkmaz Ü, Etikan İ, Demir O, Özdamar K, Sanisoğlu SY. Doğrulayıcı faktör analizi ve uyum indeksleri. Turkiye Klinikleri Journal of Medical Sciences. 2013;33(1):210-23. doi: https://doi.org/10.5336/medsci.2011-26747
• Hayran M, Hayran M. Sağlık araştırmaları için temel istatistik. Second ed. Ankara: Omega Araştırma; 2018.
• Koo TK, Li MY. A guideline of selecting and reporting intraclass correlation coefficients for reliability research. Journal of Chiropractic Medicine. 2016;15(2):155-63. doi: https://doi.org/10.1016/j.jcm.2016.02.012
• Henseler J, Ringle CM, Sarstedt M. A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling. Journal of the Academy of Marketing Science. 2015;43(1):115-35. doi: https://doi.org/10.1007/s11747-014-0403-8