The performance of the K6 scale in a large school sample: A follow-up study evaluating measurement invariance on the Idaho Youth Prevention Survey.
Notice bibliographique
Résumé
Since 2013, Idaho has been building capacity and infrastructure through the Strategic Prevention Framework State Incentive Grant to prevent substance abuse and related problems, namely psychiatric morbidity. As this federal initiative requires states to engage in data-driven strategic planning at the state and community levels, clinically validated instruments are particularly valuable in the context of school surveys that have limited space and require timely administration. Thus, the K6 scale was included on the 2014 Idaho Youth Prevention Survey as a measure of nonspecific psychological distress. To verify the unidimensional structure of the K6, principal axis and confirmatory factor analyses were performed in a school-based sample of Idaho students (n = 12,150). A series of multigroup confirmatory factor analyses were then performed to evaluate measurement invariance across gender, age, and race. Overall, the prevalence of serious psychological distress in the past 30 days was 17.2% in Idaho. Factor analyses confirmed the 1-factor solution of the K6. Four levels of measurement invariance were demonstrated across gender, age, and race. Together, these results further illustrate the construct validity of the K6 for use in adolescent populations. Other states are encouraged to include the K6 on their school surveys to facilitate policy planning and resource allocation as well as generate cross-state comparisons. (PsycINFO Database Record
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,011 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».