Youth Experience Tracker Instrument: A self‐report measure of developmental antecedents to severe mental illness
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim We sought to examine the structure, internal consistency, convergent and criterion validity of the Youth Experience Tracker Instrument (YETI), a new brief self‐report measure designed to facilitate early identification of risk for severe forms of mental illness, including major depressive disorder, bipolar disorder, and schizophrenia. Methods We collected 716 YETIs from 315 individuals aged 8 to 27 with and without familial risk of severe mental illness. The YETI measures six developmental antecedents that precede and predict serious forms of mental illness: affective lability, anxiety, basic symptoms, depressive symptoms, psychotic‐like experiences, and sleep. A battery of concurrent questionnaires and interviews measured the same constructs. Results The best‐fitting bifactor model supported the validity of both total score and antecedent‐specific subscales. Internal consistency was high for the total score ( ω = 0.94) and subscales ( ω = 0.80‐0.92; ρ = 0.72). The total score captured the majority of information from the 26 YETI items (hierarchical omega ω h = 0.74). Correlations of YETI subscales with established measures of the same constructs ( r = 0.45‐0.80) suggested adequate convergent validity. We propose cut‐offs with high negative predictive values to facilitate efficient risk screening. Conclusion The YETI, a brief self‐report measure of antecedents, provides an alternative to using multiple longer instruments. Future research may examine the predictive validity of the YETI for the onset of major mood and psychotic disorders.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 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 ».