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Enregistrement W2070407112 · doi:10.1111/jocn12346

Towards the development of a gender‐sensitive measure of women's mental health

2013· article· en· W2070407112 sur OpenAlexaff
Yuming Wang, Joy L. Johnson, Bih‐Ching Shu, Shih‐Ming Li

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Nursing · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthScale (ratio)PsychologyClinical psychologyConcurrent validityPsychiatryPsychometricsInternal consistency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS AND OBJECTIVES: To develop a gender-sensitive measure of women's mental health and to evaluate the measure's psychometric properties. BACKGROUND: Mental health problems are a leading global burden of disease, and gender differences in the prevalence of these problems are well documented. Improving mental health is as important as resolving mental health problems. Although many mental health scales have been developed, few measure women's positive mental health from a gender perspective. DESIGN: Instrument development and psychometric evaluation were used. METHODS: First, a new mental health scale (Women's Mental Health Scale) grounded in women's subjective experiences was formulated from the narratives of four female focus groups (n = 23). The new scale was evaluated using principal component analysis and internal consistency reliability in a sample of female participants (n = 106). Next, the Women's Mental Health Scale, the Chinese version of Beck Depression Inventory-II and Social Adjustment Scale Self-Report were used in a survey of female undergraduate students (n = 163) for examining the concurrent criterion-related validity. Finally, gender differences were examined by assessing the discriminated validity of the Women's Mental Health Scale in a sample of male and female undergraduate students (n = 357). All participants were recruited from communities and universities in middle and south Taiwan. RESULTS: A 50-item Women's Mental Health Scale with four concepts of self, interpersonal, family and social domains was developed. It revealed that the Women's Mental Health Scale had acceptable psychometric properties. There was a significant negative correlation between scores of the Women's Mental Health Scale and the Chinese version of Beck Depression Inventory-II and a significant positive correlation between scores of the Women's Mental Health Scale and Social Adjustment Scale Self-Report. There were significant gender differences in the family domain and social domain. Women reported greater mental health in the family domain and social domain than men. CONCLUSIONS: The Women's Mental Health Scale is a promising gender-sensitive tool to measure women's mental health. RELEVANCE TO CLINICAL PRACTICE: The Women's Mental Health Scale appears to be a gender-sensitive measure to assess the positive mental health potentials among women population.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,165
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,330 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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