Estimation of prevalence of mental health problems in 8-10 years old georgian children by using the strengths and difficulties questionnaire*
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Mental health problems are frequent among children and seems to predict mental disorders in adulthood. Objectives The study aimed whether the gender differences affects the Strengths and Difficulties Questionnaire (SDQ) assessments performed by parents and teachers in Republic of Georgia. Methods In 2019 a cross sectional survey in four main cities of Georgia was conducted; Totally 8-10 y old 16654 children from 211 public schools were included. SDQ completed by parents and school teachers was used to determine emotional and behavioral problems among Georgian children. Results 16654 (74%) parents out of 22553 were agreed to participate in the study. 1565 (9.39%) children were rated screen positive in top five percentile by either parent or teacher or both of them. Cut-off scores for 99-95 percentiles (top 1-5%) was defined. Boys were more likely to be rated screen positive than girls, especially by teachers: parents rated screen positive 7.5% of females, teachers - 7.2%, while males 9.4% and 11.5% respectively. Pairwise correlation coefficients (0.53) revealed moderate correlations according to p-values (< 0.05) between scores and all correlations were statistically significant. Conclusions The study defined the cut-off scores of SDQ for 8-10 y old children and a gender differences in prevalence of mental health problems in Georgia. SDQ could be used in primary healthcare and school settings to identify children with special needs. This work was supported by Shota Rustaveli National Science Foundation of Georgia (SRNSFG), grant - FR-18-304. Disclosure No significant relationships.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».