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Enregistrement W2805886532 · doi:10.1177/0093854818774380

Psychometric Properties of the MAYSI-2 Among Latino Adolescent Offenders

2018· article· en· W2805886532 sur OpenAlexaff
Lesley Zannella, Jennifer Eno Louden, Patrick J. Kennealy, Tamara Kang

Notice bibliographique

RevueCriminal Justice and Behavior · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneralizability theoryMental healthEconomic JusticePsychologyEthnic groupJuvenile delinquencyClinical psychologyJuvenileConvergent validityPoison controlHuman factors and ergonomicsInjury preventionSuicide preventionOccupational safety and healthConduct disorderPsychometricsPsychiatryDevelopmental psychologyMedicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Massachusetts Youth Screening Inventory-Second Version (MAYSI-2) has been widely adopted by juvenile justice agencies to identify adolescents in the juvenile justice system who have a mental disorder. Despite this, evidence of the ability of the MAYSI-2 to generalize across different ethnic groups is limited. Because Latinos are overrepresented in the juvenile justice system, we examined the psychometric properties of each subscale in a sample of 472 Latino juvenile offenders using confirmatory factor analyses (CFA), Pearson’s correlation coefficients, and simple linear regressions. The CFA models suggest adequate fit for Latino youth, and the correlations and regressions show strong convergent validity with the K-SADS-PL for a number of MAYSI-2 subscales, lending support to the generalizability of the MAYSI-2 to Latino adolescents. These results may be particularly beneficial for juvenile justice system administrators who render mental health treatment recommendations for youth offenders of different ethnicities.

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)0,000
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 enseignants0,205
Score d'incertitude au seuil0,357

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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