Single item measures of self-rated mental health: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A single-item measure of self-rated mental health (SRMH) is being used increasingly in health research and population health surveys. The item asks respondents to rate their mental health on a five-point scale from excellent to poor. This scoping study presents the first known review of the SRMH literature. METHODS: Electronic databases of Medline, CINAHL, PsycINFO, EMBASE and Cochrane Reviews were searched using keywords. The databases were also searched using the titles of surveys known to include the SRMH single item. The search was supplemented by manually searching the bibliographic sections of the included studies. Two independent reviewers coded articles for inclusion or exclusion based on whether articles included SRMH. Each study was coded by theme and data were extracted about study design, sample, variables, and results. RESULTS: Fifty-seven studies included SRMH. SRMH correlated moderately with the following mental health scales: Kessler Psychological Distress Scale, Patient Health Questionnaire, mental health subscales of the Short-Form Health Status Survey, Behaviour and Symptom Identification Scale, and World Mental Health Clinical Diagnostic Interview Schedule. However, responses to this item may differ across racial and ethnic groups. Poor SRMH was associated with poor self-rated health, physical health problems, increased health service utilization and less likelihood of being satisfied with mental health services. Poor or fair SRMH was also associated with social determinants of health, such as low socioeconomic position, weak social connections and neighbourhood stressors. Synthesis of this literature provides important information about the relationships SRMH has with other variables. CONCLUSIONS: SRMH is associated with multi-item measures of mental health, self-rated health, health problems, service utilization, and service satisfaction. Given these relationships and its use in epidemiologic surveys, SRMH should continue to be assessed as a population health measure. More studies need to examine relationships between SRMH and clinical mental illnesses. Longitudinal analyses should look at whether SRMH is predictive of future mental health problems.
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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 | 0,028 | 0,136 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,032 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».