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Enregistrement W4408288875 · doi:10.1080/07448481.2025.2467327

Measuring perception of mental health care on campus: Partnering with students to adapt and validate the Youth Service Satisfaction Scale

2025· article· en· W4408288875 sur OpenAlexaff
Sarah Brennenstuhl, Sandra Yuen, Chris Bartha, Carrie Lau, Shari Russell Opara, Kristin Cleverley

Notice bibliographique

RevueJournal of American College Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthThe Scarborough HospitalMental Health Research CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthScale (ratio)PerceptionPsychologyService (business)Health careApplied psychologyMedical educationGerontologyMedicinePsychiatryBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Applying student co-design, this study sought to adapt and validate the 14-item Youth Service Satisfaction Scale (YSSS) for Post-Secondary Students (PSS). PARTICIPANTS: PSS from a large, urban university who used campus-based mental health services in the past year. METHODS: Phase 1 focused on adaptation with PSS. In Phase 2, Confirmatory Factor Analysis was undertaken, Cronbach's alpha was calculated to assess internal consistency and known-group validity was confirmed using t-tests in a validation study using a convenience sample of PSS. RESULTS: Key student recommendations were integrated into a revised scale, including adapting for virtual care. 512 PSS with a median age of 22 completed the YSSS. A 4-factor model fit the data well; internal reliability ranged from α = .73-92 across subscales. Satisfaction was higher for in-person visits, repeat users, and older students. CONCLUSIONS: The adapted YSSS maintained its validity and internal consistency in a large, diverse sample of PSS.

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)0,007
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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