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Enregistrement W4399593610 · doi:10.2196/54288

Measuring Population-Level Adolescent Mental Health Using a Single-Item Indicator of Experiences of Sadness and Hopelessness: Cross-Sectional Study

2024· article· en· W4399593610 sur OpenAlexvenueno aff
Jorge Verlenden, Sanjana Pampati, Melissa Heim Viox, Nancy D. Brener, Laima Licitis, Patricia Dittus, Kathleen A. Ethier

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOak Ridge Institute for Science and EducationNutrition Obesity Research Center, University of North CarolinaCenters for Disease Control and PreventionU.S. Department of Energy
Mots-clésSadnessCross-sectional studyPsychologyMental healthClinical psychologyPopulationPsychiatryMedicineEnvironmental healthAnger

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Population-level monitoring of adolescent mental health is a critical public health activity used to help define local, state, and federal priorities. The Youth Risk Behavior Surveillance System includes a single-item measure of experiences of sadness or hopelessness as an indicator of risk to mental health. In 2021, 42% of high school students reported having felt sad or hopeless for 2 weeks or more during the past 12 months. The high prevalence of US high school students with this experience has been highlighted in recent studies and media reports. OBJECTIVE: This study seeks to examine associations between this single-item measure of experiences of sadness or hopelessness with other indicators of poor mental health including frequent mental distress and depressive symptoms. METHODS: We analyzed survey data from a national sample of 737 adolescents aged 15-19 years as a part of the Teen and Parent Surveys of Health. Participants were recruited from AmeriSpeak, a probability-based panel designed to be representative of the US household population. Feeling sad or hopeless was operationalized as a "yes" response to the item, "During the past 12 months, did you ever feel so sad or hopeless almost every day for 2 weeks or more in a row that you stopped doing some usual activities?" Unadjusted and adjusted prevalence ratios (aPRs) were calculated to examine associations between the single-item measure of having felt sad or hopeless almost every day for 2 weeks with moderate to severe depressive symptoms, frequent mental distress, and functional limitation due to poor mental health. Adjusted models controlled for age, race and ethnicity, sex assigned at birth, and sexual identity. RESULTS: Overall, 17.3% (unweighted: 138/735) of adolescents reported that they felt sad or hopeless for 2 weeks or more during the past 12 months, 30.2% (unweighted: 204/716) reported moderate to severe depressive symptoms, 18.4% (unweighted: 126/732) reported frequent mental distress, and 15.4% (unweighted: 107/735) reported functional limitation due to poor mental health. After adjusting for demographics, adolescents who reported that they felt sad or hopeless for 2 weeks or more were 3.3 times as likely to report moderate to severe depressive symptoms (aPR 3.28, 95% CI 2.39-4.50), 4.8 times as likely to indicate frequent mental distress (aPR 4.75, 95% CI 2.92-7.74), and 7.8 times as likely to indicate mental health usually or always interfered with their ability to do things (aPR 7.78, 95% CI 4.88-12.41). CONCLUSIONS: Associations between having felt sad or hopeless for 2 weeks or more and moderate to severe depressive symptoms, frequent mental distress, and functional limitation due to poor mental health suggest the single-item indicator may represent relevant symptoms associated with poor mental health and be associated with unmet health needs. Findings suggest the single-item indicator provides a population-level snapshot of adolescent experiences of poor mental health.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,225
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
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