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Enregistrement W2581400246 · doi:10.1017/s2045796016001207

Measuring adolescent mental health around the globe: psychometric properties of the self-report Strengths and Difficulties Questionnaire in South Africa, and comparison with UK, Australian and Chinese data

2017· article· en· W2581400246 sur OpenAlexfundno aff
Petrus J. de Vries, Eugene Lee Davids, Catherine Mathews, Leif Edvard Aarø

Notice bibliographique

RevueEpidemiology and Psychiatric Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Cape TownMuhimbili University of Health and Allied SciencesUniversitetet i OsloUniversitetet i BergenWorld Health OrganizationUniversiteit MaastrichtUniversity of ExeterUniversity of Health and Allied SciencesUniversity of WindsorLondon School of Hygiene and Tropical Medicine
Mots-clésStrengths and Difficulties QuestionnairePsychologyMental healthClinical psychologyProsocial behaviorInternal consistencyScale (ratio)DemographyPsychometricsDevelopmental psychologyPsychiatryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: This study evaluated the psychometric properties of the Strengths and Difficulties Questionnaire Self-Report (SDQ-S) in South African adolescents, and compared findings with data from the UK, Australia and China. METHODS: A sample of 3451 South African adolescents in grade 8, the first year of secondary school (Mage = 13.7 years), completed the SDQ-S in Afrikaans, English or isiXhosa. Means, group differences and internal consistency were analysed using SPSS V22, and confirmatory factor analyses were conducted using MPlus V7. RESULTS: In the South African sample, significant gender differences were found for four of the five sub-scale means and for total difficulties, but gender differences of alpha scores were negligible. The internal consistency for the total difficulties, prosocial behaviour and emotional symptoms sub-scales were fair. UK cut-off values for caseness (set to identify the top 10% of scores in a UK sample) led to a higher proportion of South African adolescents classified in the 'abnormal' range on emotional and peer difficulties and a lower proportion classified in the 'abnormal' range for hyperactivity. South African cut-offs were therefore generated. The cross-country comparison with UK, Australian and Chinese data showed that South African adolescent boys and girls had the highest mean scores on total difficulties as well as on the subscales of emotional symptoms and conduct problems. In contrast, South African boys and girls had the lowest mean scores for hyperactivity/inattention. The UK boys and girls had the highest mean scores for hyperactivity/inattention, while the Australian sample had the highest scores for prosocial behaviours. The Chinese boys had the highest peer problem mean scores and Chinese boys and girls had the lowest means on prosocial behaviours. Confirmatory factor analyses showed significant item loadings with loadings higher than 0.40 for the emotional and prosocial behaviour sub-scales on the five-factor model, but not for all relevant items on the other three domains. CONCLUSIONS: Findings support the potential usefulness of the SDQ-S in a South African setting, but suggest that the SDQ-S should not be used with UK cut-off values, and indicate the need for further validation and standardisation work in South African adolescents. We recommend that in-country cut-offs for 'caseness' should be used for clinical purposes in South Africa, that cross-country comparisons should be made with caution, and that further examination of naturalistic clusters and factors of the SDQ should be performed in culturally and contextually diverse settings.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,248 · 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.

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

Citations69
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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