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Enregistrement W4378211219 · doi:10.1371/journal.pone.0286197

Validating the Children’s Depression Inventory-2: Results from the Growing Up in Singapore Towards Healthy Outcomes (GUSTO) study

2023· article· en· W4378211219 sur OpenAlexaff
Nandini Anant, Divjyot Kaur, Ranjani Nadarajan, Desiree Y. Phua, Yap Seng Chong, Peter D. Gluckman, Fabian Yap, Helen Chen, Birit F. P. Broekman, Michael J. Meaney, Yuen‐Siang Ang

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Medical Research CouncilHope for Depression Research FoundationNational Research Foundation SingaporeNational University Health SystemNational Research FoundationJacobs Foundation
Mots-clésDiscriminant validityClinical psychologyPsychologyDepression (economics)PopulationConstruct validityPsychometricsConfoundingDevelopmental psychologyPsychiatryMedicineInternal consistencyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Childhood-onset depression has adverse consequences that are sustained into adulthood, which increases the significance of detection in early childhood. The Children's Depression Inventory (CDI) is used globally in evaluating depressive symptom severity in adolescents, and its second version, the CDI-2, was developed by taking into account advances in childhood depression research. Prior research has reported inconsistencies in its factor structure across populations. In addition, the CDI-2 has not yet been empirically validated with Southeast Asian populations. This study sought to empirically validate the CDI-2's psychometric properties and evaluate its factorial structure with a Singaporean community sample of non-clinical respondents. A total sample of 730 Singaporean children aged between 8.5 and 10.5 years was used. Psychometric properties of the CDI-2, including internal consistency as well as convergent and discriminant validity, were assessed. Factor analyses were conducted to assess the developers' original two-factor structure for a Southeast Asian population. This two-factor structure was not supported in our sample. Instead, the data provided the best fit for a hierarchical two-factor structure with factors namely, socio-emotional problems and cognitive-behavioural problems. This finding suggests that socio-cultural and demographic elements influence interpretation of depressive symptoms and therefore the emerging factor structure of the construct under scrutiny. This study highlights the need to further examine the CDI-2 and ensure that its interpretation is culture-specific. More qualitative work could also bring to light the idiosyncratic understanding of depressive symptomatology, which would then guide culture-specific validation of the CDI-2.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,114
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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