Consistency and Sensitivity Evaluation of the Saudi Arabia Mental Health Surveillance System (MHSS): Hypothesis Generation and Testing
Notice bibliographique
Résumé
Background Public health surveillance systems should be evaluated periodically, and the evaluation should include recommendations for improving the system’s quality and efficiency. Each surveillance system may have a unique situation in which evaluating its quality depends on its methodology, aims, and other factors, such as the frequency of repeating the survey in the case of survey-based surveillance. Objective As the consistency of the surveillance system to capture demographic data and its sensitivity to monitor the intended health-related event are important indicators of the quality of the surveillance system, the aim of this article is to evaluate the Saudi Arabia Mental Health Surveillance System (MHSS) in terms of consistency and sensitivity via the scientific hypothesis testing process. Methods The quality of the MHSS was assessed by examining (1) the consistency of the main demographic variables and (2) the sensitivity to changes in score between the 2 mental health screening tools used in the MHSS and between the 3 waves collected in 3 consecutive months. The assessment uses all data collected via the MHSS between May 2020 and July 2020. The first null hypothesis predicted there were differences between the distributions of the demographic variables between the 3 waves. The second predicted there were no differences between the scores of the Patient Health Questionnaire 9 (PHQ-9) and the Generalized Anxiety Disorder 7-item scale (GAD-7) between the 3 waves. Results In terms of sampling variables (age, gender, and region), there were no significant differences between the 3 waves in age, using one-way ANOVA, nor in gender and region, using the chi-square test. In addition, there were no significant differences between the 3 waves in all other demographic variables, except in the income variable. However, in terms of the PHQ-9 score, the one-way ANOVA (F2,12334=8.05; P<.001) showed significant differences between waves. Similarly, significant differences between waves were found in the GAD-7 score (F2,12334=7.09; P=.001). Conclusions The MHSS showed a consistent distribution of the sample demographic variables, while being sensitive to the changes in mental health scores across waves. The MHSS can generate an acceptable level of consistency and sensitivity to monitor mental health trends. International Registered Report Identifier (IRRID) RR2-10.2196/23748
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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 | 0,458 | 0,601 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».