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Enregistrement W2035277845 · doi:10.1089/104454601317261546

Diagnosis and Measurement of Adolescent Depression: A Review of Commonly Utilized Instruments

2001· review· en· W2035277845 sur OpenAlexaff
Sarah J. Brooks, Stan Kutcher

Notice bibliographique

RevueJournal of Child and Adolescent Psychopharmacology · 2001
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStrengths and weaknessesDepression (economics)Clinical psychologyReliability (semiconductor)PsychologyDepressive symptomsPsychiatryMedicineAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We surveyed 160 recent studies of adolescent depression (publication dates ranged from March 1996 to August 2000) and identified 33 different diagnostic and symptom measurement instruments being used by various investigators. We also found that more than one in three of the studies measuring depressive symptom severity in adolescents relied on instruments designed for use with adults. We then reviewed in detail the design features and psychometric properties of the 12 instruments most commonly used in studies of adolescent depression and attempted to characterize their strengths and weaknesses. Our main conclusions are as follows: Too many different instruments are being used by investigators, presumably due to a lack of consensus as to which are the most valid and reliable tools. Instruments designed for use in adults and never validated in adolescent populations are frequently used with no evidence for their developmental sensitivity. Many studies are using instruments that demonstrate substantial weaknesses in validity and/or reliability. The need for a parsimonious, easily administered, valid, and reliable tool(s) to diagnose and measure symptom severity in adolescent depression has not yet been met.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0100,011
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations167
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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