Safe and valid? A systematic review of the psychometric properties of culturally adapted depression scales for use among Indigenous populations
Notice bibliographique
Résumé
Background: Implementing culturally sensitive psychometric measures of depression may be an effective strategy to improve acceptance, response rate, and reliability of psychological assessment among Indigenous populations. However, the psychometric properties of depression scales after cultural adaptation remain unclear. Methods: We screened the Ovid Medline, PubMed, Embase, Global Health, PsycInfo, and CINAHL databases through three levels of search terms: Depression, Psychometrics, and Indigenous, following the PRISMA guidelines. We assessed metrics for reliability (including Cronbach's alpha), validity (including fit indices), and clinical utility (including predictive value). Results: Across 31 studies included the review, 13 different depression scales were adapted through language or content modification. Sample populations included Indigenous from the Americas, Asia, Africa, and Oceania. Most cultural adaptations had strong psychometric properties; however, few and inconsistent properties were reported. Where available, alphas, inter-rater and test-retest reliability, construct validity, and incremental validity often indicated increased cultural sensitivity of adapted scales. There were mixed results for clinical utility, criterion validity, cross-cultural validity, sensitivity, specificity, area under the receiver operating characteristic curve, predictive value, and likelihood ratio. Conclusions: Modifications to increase cultural relevance have the potential to improve fit and acceptance of a scale by the Indigenous population, however, these changes may decrease specificity and negative predictive value. There is an urgent need for suitable tools that are useful and reliable for identifying Indigenous individuals for clinical treatment of depression. This awaits future work for optimal specificity and validated cut-off points that take into account the high prevalence of depression in these populations.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».