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Enregistrement W2107925893 · doi:10.1177/0081246313516264

The prevalence of risk for mental health problems among high school students in the Western Cape Province, South Africa

2014· article· en· W2107925893 sur OpenAlexaboutno aff
Andreas Plüddemann, Neo K. Morojele, Bronwyn Myers, Loraine Townsend, Carl Lombard, Petal Petersen Williams, Tara Carney, Elmarie Nel

Notice bibliographique

RevueSouth African Journal of Psychology · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésQuarter (Canadian coin)Mental healthCapePublic healthPopulationIntervention (counseling)Confidence intervalDemographyPsychologyMedicineFamily medicineEnvironmental healthGerontologyPsychiatryGeographyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this article is to describe the prevalence of risk for developing mental health problems in a large survey of high school students in the Western Cape Province in South Africa. The study population comprised students in Grades 8, 9, and 10 attending public schools in the Western Cape Province. Schools were randomly sampled proportional to total school size (all grades). A total of 227 schools and a total of 20,855 students completed the survey. Overall, 14.9% of students were categorised as ‘high risk’ for mental health problems. A significantly higher proportion of female participants were in the ‘high-risk’ category (18.5%; confidence interval = [17.2, 19.8]) than male participants (10.1%; confidence interval = [9.3, 10.8]). Female students who reported more days absent from school in the previous school quarter were more likely to be in the ‘high-risk’ category for mental health problems. Findings highlight the need for screening for mental health problems among adolescents attending high school in South Africa, and the need to develop intervention programmes for students at risk of mental health problems.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,498

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,283 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations17
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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