Validating mental health assessment in Kenya using an innovative gold standard
Notice bibliographique
Résumé
With the growing burden of mental health disorders worldwide, alongside efforts to expand availability of evidence-based interventions, strategies are needed to ensure accurate identification of individuals suffering from mental disorders. Efforts to locally validate mental health assessments are of particular value, yet gold-standard clinical validation is costly, time-intensive, and reliant on available professionals. This study aimed to validate assessment items for mental distress in Kenya, using an innovative gold standard and a combination of culturally adapted and locally developed items. The mixed-method study drew on surveys and semi-structured interviews, conducted by lay interviewers, with 48 caregivers. Interviews were used to designate mental health "cases" or "non-cases" based on emotional health problems, identified through a collaborative clinical rating process with local input. Individual mental health survey items were evaluated for their ability to discriminate between cases and non-cases. Discriminant survey items included 23 items adapted from existing mental health assessment tools, as well as 6 new items developed for the specific cultural context. When items were combined into a scale, results showed good psychometric properties. The use of clinically rated semi-structured interviews provides a promising alternative gold standard that can help address the challenges of conducting diagnostic clinical validation in low-resource settings.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».