Development of a dual-factor measure of adolescent mental health: an analysis of cross-sectional data from the 2014 Canadian Health Behaviour in School-aged Children (HBSC) study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Studies of adolescent mental health require valid measures that are supported by evidence-based theories. An established theory is the dual-factor model, which argues that mental health status is only fully understood by incorporating information on both subjective well-being and psychopathology. OBJECTIVES: To develop a novel measure of adolescent mental health based on the dual-factor model and test its construct validity. DESIGN: Cross-sectional analysis of national health survey data. SETTING AND PARTICIPANTS: Nationally weighted sample of 21 993 grade 6-10 students; average age: 14.0 (SD 1.4) years from the 2014 Canadian Health Behaviour in School-aged Children study. MEASURES: Self-report indicators of subjective well-being (life satisfaction, positive and negative affect), and psychopathology (psychological symptoms and overt risk-taking behaviour) were incorporated into the dual-factor measure. Characteristics of adolescents families, specific mental health indicators and measures of academic and social functioning were used in the assessment of construct validity. RESULTS: Proportions of students categorised to the four mental health groups indicated by the dual-factor measure were 67.6% 'mentally healthy', 17.5% 'symptomatic yet content', 5.5% 'asymptomatic yet discontent' and 9.4% 'mentally unhealthy'. Being mentally healthy was associated with the highest functioning (greater social support and academic functioning) and being mentally unhealthy was associated with the worst. A one-unit increase (ranges=0-10) in peer support (OR 1.19; 95% CI 1.15 to 1.22), family support (OR 1.32; 95% CI 1.28 to 1.36), student support (OR 1.20; 95% CI 1.17 to 1.24) and average school marks (OR 1.18; 95% CI 1.10 to 1.27) increased the odds of being symptomatic yet content versus mentally unhealthy. Mentally healthy youth were the most likely to live with both parents (77% vs ≤65%) and report their family as well-off (62% vs ≤53%). CONCLUSIONS: We developed a novel, construct valid dual-factor measure of adolescent mental health. This potentially provides a nuanced and comprehensive approach to the assessment of adolescent mental health that is direly needed.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».