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Enregistrement W4401025371 · doi:10.1186/s12889-024-19371-3

Psychometric properties of the Knowledge and Attitudes to Mental Health Scales in a Dutch sample (KAMHS-NL): A comprehensive mental health literacy measure in adolescents

2024· article· en· W4401025371 sur OpenAlexaff
Janne M. Tullius, Bas Geboers, Roy E. Stewart, Yifeng Wei, Sijmen A. Reijneveld, Andrea F. de Winter

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthMental health literacyConstruct validityClinical psychologyConvergent validityConfirmatory factor analysisPsychologyPublic healthHealth literacyConcurrent validityCognitive interviewStructural equation modelingContent validityPsychological interventionExploratory factor analysisPsychometricsContext (archaeology)MedicinePsychiatryCognitionMental illnessHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mental health literacy (MHL) is crucial for early recognition of and coping with mental health problems, and for the use and acceptance of mental health services, leading to better health outcomes, especially in adolescence. The prevalence of mental health problems among adolescents is seen as a major public health concern and MHL is an important factor in facilitating positive mental health outcomes. However, the availability of valid measurement instruments for assessing the multifaceted nature of MHL is limited, hindering the ability to make meaningful comparisons across studies. The Knowledge and Attitudes to Mental Health Scales (KAMHS) is a promising comprehensive instrument for measuring adolescents' mental health literacy but its psychometric properties have not been explored in any other contexts than the Welsh. The aim of this study was to translate the KAMHS into Dutch, adapt it in this context, and evaluate its psychometric properties. METHODS: We performed a cross-sectional study with Dutch adolescents between the ages 11-16. We translated the KAHMS and assessed its content validity using cognitive interviewing with n = 16 adolescents. Next, n = 406 adolescents were asked to fill in the translated KAMHS-NL and reference scales, on mental health (SDQ and WHO-5), resilience (BRS), and mental health help-seeking behaviors. We assessed construct validity based on a priori hypotheses regarding convergent and divergent correlations between subscales of KAMHS-NL and the reference scales. Finally, we assessed structural validity via confirmatory factor analysis and exploratory structural equation modeling. RESULTS: The KAMHS-NL showed good content validity and satisfactory construct validity. In total, 28 of the 48 hypotheses regarding convergent and divergent correlations between the KAMHS and reference scales were confirmed. Contrary to our expectations, weak, but significant associations were found between MHL and resilience. The KAMHS showed an acceptable to good internal consistency (McDonald's omega ranging from 0.62 to 0.84). Finally, we could generally confirm the postulated structure of the KAMHS-NL in the Dutch sample with a 5-factor solution (RMSEA = 0.033; CFI = 0.96). CONCLUSIONS: The Dutch version of the KAMHS is a valid measure for detecting differences in MHL levels in adolescents. The KAMHS is a promising instrument for assessing MHL in adolescents in a multifaceted manner in other countries which may facilitate rigorous global MHL research. The instrument therefore deserves further validation research in other settings and comparisons across various cultural contexts.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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