Reliability and validity of the Children's Depression Inventory–Japanese version
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Depression has major negative consequences for individuals and society, and psychological assessment tools for early disease detection are needed. The aim of this study was to investigate the reliability and validity of an updated Japanese version of the Children's Depression Inventory (CDI-J) and set a cut-off score for the detection of depression. METHODS: The participants consisted of 465 children and adolescents aged 7-17 years. The control (CON) groups consisted of students recruited from elementary and junior-high school (CONEJ) and children recruited from among hospital staff members (CONRE), while the outpatient clinical (OPC) groups consisted of pediatric psychosomatic outpatients (OPCPD) and adolescent psychiatric outpatients (OPCPS). The CON and OPC CDI-J scores underwent factor analysis using varimax rotation, followed by measurement invariance analysis. The Youth Self-Report (YSR) was administered to assess concurrent validity. The Mini-International Neuropsychiatric Interview was administered to the OPC group to diagnose current depressive symptoms. Receiver operating characteristics (ROC) analysis was conducted to evaluate case-finding performance and to set cut-off points for the detection of depression. RESULTS: The CDI-J was reliable in terms of internal consistency (Cronbach α = 0.86; mean inter-item correlation, 0.16). Re-test reliability was substantial (mean interval 18 days: γ = 0.59, P < 0.05). The four-factor solution exhibited adequate internal consistency (range, 0.52-0.73) and correspondence (Pearson correlation of 0.65 with the YSR) for both the CON and OPC groups. On ROC analysis the optimal cut-off score was 23/24. CONCLUSION: The CDI-J can be used as a reliable and well-validated instrument alongside standard diagnostic procedures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».