Development and Psychometric Properties of the Mental Health Knowledge Schedule
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Stigma has been conceptualized as comprised of 3 constructs: knowledge (ignorance), attitudes (prejudice), and behaviour (discrimination). We are not aware of a psychometrically tested instrument to assess knowledge about mental health problems among the general public. Our paper presents the results of the development stage and the psychometric properties of the Mental Health Knowledge Schedule (MAKS), an instrument to assess stigma-related mental health knowledge among the general public. METHODS: We describe the development of the MAKS in addition to 3 studies that were carried out to evaluate the psychometric properties of the MAKS. Adults aged 25 to 45 years in socioeconomic groups: B, C1, and C2 completed the instrument via face-to-face interview (n = 92) and online (n = 403). RESULTS: Internal reliability and test-retest reliability is moderate to substantial. Validity is supported by extensive review by experts (including service users and international experts in stigma research). CONCLUSION: The lack of a valid outcome measure to assess knowledge is a shortcoming of evaluations of stigma interventions and programs. The MAKS was found to be a brief and feasible instrument for assessing and tracking stigma-related mental health knowledge. This instrument should be used in conjunction with other attitude- and behaviour-related measures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».