Characterization of Psychopathology in Latin American Adolescents Using a Web-Based Screening Tool: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mental health problems and suicide ideation are common in adolescents. Early detection of these issues could prevent the escalation of mental health-related symptoms in the long term. Moreover, characterizing different profiles of prevalent symptoms in conjunction with emotional regulation strategies could guide the design of specific interventions. The use of web-based screening (WBS) tools has been regarded as a suitable strategy to timely detect symptomatology while improving the appeal, cost, timeliness, and reach of detection in young populations. However, the evidence regarding the accuracy of these approaches is not fully conclusive. OBJECTIVE: The study aims (1) to examine the capability of a WBS to identify adolescents with psychiatric symptoms and suicidality and (2) to characterize the mental health profiles of a large sample of adolescents using WBS. METHODS: and receiver-operating characteristic curves tested the detection accuracy of WBS contrasted with the MINI-KID. Latent profile analyses explored the symptomatic and emotional regulation profiles of participants. RESULTS: Both measures showed an adequate level of agreement (area under the curve per symptom domain ranging from 0.70 to 0.89); however, WBS yielded a higher prevalence than MINI-KID for all psychiatric symptoms, except suicide ideation and depression. Latent profile analyses yielded 4 profiles-one of them presented elevated psychopathological symptoms, constituting 11% of the sample (n=175). Rumination (odds ratio [OR] 130.15, 95% CI 51.75-439.89; P<.001), entrapment (OR 96.35, 95% CI 29.21-317.79; P<.001), and defeat (OR 156.79, 95% CI 50.45-487.23; P<.001) contributed significantly to the prediction of latent profile memberships, while cognitive reappraisal did not contribute to the prediction of any latent profile memberships, and expressive suppression was only associated to profile-2 membership. CONCLUSIONS: WBS is acceptable for the timely detection of adolescents at risk of mental health conditions. Findings from the symptomatic and emotional regulation profiles highlight the need for comprehensive assessments and differential interventions.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».