Discriminative Validity and Interpretability of the Mood and Feelings Questionnaire
Notice bibliographique
Résumé
Background: Using the Mood and Feelings Questionnaire (MFQ) to differentiate between depression severity levels remains unexplored. We assessed the discriminative validity of the MFQ to identify an optimal cut-off MFQ score to distinguish between subthreshold-to-mild and moderate-to-severe depression severity levels. Methods: An observational cross-sectional design was used in a sample (N=67) of help-seeking youth (ages 13 to 18, inclusive) experiencing depressive symptoms. The MFQ was administered verbatim to youth by a research analyst over the phone. Youth were then grouped into subthreshold-to-mild or moderate-to-severe depression severity categories based on scores received on the Kiddie Schedule for Affective Disorders and Schizophrenia-Depression Rating Scale. Receiver Operating Characteristic curve analyses were conducted, with area under the curve (AUC) and Youden Index (J) as primary indices. We hypothesized that the lower limit of the 95% confidence interval for the area under the curve would be ≥ 0.70. Results: The primary analysis yielded an AUC of 0.85 (95% CI: 0.763 - 0.947) and an optimal cut-off of ≥43 (J = 0.60, positive predictive value = 91.4%, negative predictive value = 62.5%, sensitivity = 72.7%, specificity = 87.0%). Limitations: Our study collected a small sample, disproportionately consisting of adolescents that are White, female sex assigned at birth, identifying as girl/woman gender, born in Canada, and having other comorbid disorders. Conclusions: Our preliminary findings highlight the potential for the MFQ to support clinical decision-making relevant to adolescents experiencing varying severities of depressive symptoms in secondary care settings.
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 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 | 0,016 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».