Youth health-risk behavior assessment in Fiji: the reliability of Global School-based Student Health Survey content adapted for ethnic Fijian girls
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Global School-based Student Health Survey (GSHS) is an assessment for adolescent health-risk behaviors and exposures, supported by the World Health Organization. Although already widely implemented - and intended for youth assessment across diverse ethnic and national contexts - no reliability data have yet been reported for GSHS-based assessment in any ethnicity or country-specific population. This study reports test-retest reliability for GSHS content adapted for a female adolescent ethnic Fijian study sample in Fiji. DESIGN: We adapted and translated GSHS content to assess health-risk behaviors as part of a larger study investigating the impact of social transition on ethnic Fijian secondary schoolgirls in Fiji. In order to evaluate the performance of this measure for our ethnic Fijian study sample (n=523), we examined its test-retest reliability with kappa coefficients, % agreement, and prevalence estimates in a sub-sample (n=81). Reliability among strata defined by topic, age, and language was also examined. RESULTS: Average agreement between test and retest was 77%, and average Cohen's kappa was 0.47. Mean kappas for questions from core modules about alcohol use, tobacco use, and sexual behavior were substantial, and higher than those for modules relating to other risk behaviors. CONCLUSIONS: Although test-retest reliability of responses within this country-specific version of GSHS content was substantial in several topical domains for this ethnic Fijian sample, only fair reliability for the module assessing dietary behaviors and other individual items suggests that population-specific psychometric evaluation is essential to interpreting language and country-specific GSHS data.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,034 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle