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Enregistrement W2609529704 · doi:10.1002/mpr.1566

Psychometric properties of the Mental Health and Social Inadaptation Assessment for Adolescents (MIA) in a population‐based sample

2017· article· en· W2609529704 sur OpenAlexaff
Sylvana M. Côté, Massimiliano Orri, Mara Brendgen, Frank Vitaro, Michel Boivin, Christa Japel, Jean R. Séguin, Marie‐Claude Geoffroy, Alexandra Rouquette, Bruno Falissard, Richard E. Tremblay

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Methods in Psychiatric Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University InstituteUniversité LavalUniversité du Québec à MontréalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPsychosocialDiscriminant validityClinical psychologyMental healthPopulationConvergent validityConfirmatory factor analysisAnxietyPsychiatryStructural equation modelingPsychometricsMedicineInternal consistency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report on the psychometric properties of the Mental Health and Social Inadaptation Assessment for Adolescents (MIA), a self-report instrument for quantifying the frequency of mental health and psychosocial adaptation problems using a dimensional approach and based on the DSM-5. The instrument includes 113 questions, takes 20-25 minutes to answer, and covers the past 12 months. A population-based cohort of adolescents (n = 1443, age = 15 years; 48% males) rated the frequency at which they experienced symptoms of Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD), Conduct Disorder, Oppositional Defiant Disorder, Depression, Generalized Anxiety, Social Phobia, Eating Disorders (i.e. DSM disorders), Self-harm, Delinquency, Psychopathy as well as social adaptation problems (e.g. aggression). They also rated interference with functioning in four contexts (family, friends, school, daily life). Reliability analyses indicated good to excellent internal consistency for most scales (alpha = 0.70-0.97) except Psychopathy (alpha = 0.46). The hypothesized structure of the instrument showed acceptable fit according to confirmatory factor analysis (CFA) [Chi-square (4155) = 9776.2, p = 0.000; Chi-square/DF = 2.35; root mean square error of approximation (RMSEA) = 0.031; Comparative Fit Index (CFI) = 0.864], and good convergent and discriminant validity according to multitrait-multimethods analysis. This initial study showed adequate internal validity and reliability of the MIA. Our findings open the way for further studies investigating other validity aspects, which are necessary before recommending the wide use of the MIA in research and clinical 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 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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,216
Tête enseignante GPT0,546
Écart entre enseignants0,329 · 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'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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