Psychometric properties of the Sindhi version of the Mood and Feelings Questionnaire (MFQ) in a sample of early adolescents living in rural Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
There is a need for reliable and valid screening tools that assess depressive symptoms in adolescents in Pakistan. To address this need, the present study examined the psychometric properties and factor structure of a Sindhi-translated and adapted version of the child-report Mood and Feelings Questionnaire (MFQ-C) and the Short Mood and Feelings Questionnaire (SMFQ-C) in a community sample of adolescents living in Matiari, Pakistan. Questionnaires were translated into Sindhi and administered by study psychologists to 1350 participants (52.3% female) 9.0 to 15.9 years old. Measurement structure was examined using confirmatory factor analysis. Internal consistency was estimated, and convergent and divergent validity were explored using subscales from the Strengths and Difficulties Questionnaire and the Screen for Child Anxiety Related Emotional Disorders. The unidimensional structure of the MFQ-C was found to be adequate, but a four-factor structure comprising core mood, vegetative, cognitive and agitated distress symptoms best fit the data (CFI = 0.97, TLI = 0.97, RMSEA = 0.05). The original unidimensional structure of the SMFQ-C was supported (CFI = 0.97, TLI = 0.96, RMSEA = 0.07). The MFQ-C and the SMFQ-C respectively showed excellent (α = 0.92) and good internal consistency (α = 0.87) as well as satisfactory construct validity with some differences observed across the MFQ-C subscales. The SMFQ-C and the adapted MFQ-C appear to be reliable and valid measures of depressive symptoms among early adolescents living in rural Pakistan. Both total and subscale scores can be derived from the MFQ-C to assess general and specific dimensions of depressive symptoms in this population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».