Measuring functioning among youth using the Columbia impairment scale: investigating dimensionality and measurement invariance among 14–17 year olds using mental health services and their caregivers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite being a widely used and recommended measure of functioning, the Columbia Impairment Scale (CIS) lacks consensus on scale structure and whether child- and parent-report versions measure the same construct(s). This study aimed to better understand the structure and test for measurement invariance across groups of youth and their caregivers. METHODS: The sample included youth 14-17 years of age accessing mental health services, and their caregiver (most often mother), recruited from one of five mental health outpatient hospital sites in Toronto, Canada between September 2016 and March 2020. Exploratory Structural Equation Modeling (ESEM) was used to investigate dimensionality and test for measurement invariance using standard model fit statistics. RESULTS: A total of 189 youth-caregiver dyads were included in the analysis. Youth were on average aged 15.7 (sd = 1.1); 64% were female. Caregivers had a mean age of 48.2 (sd = 7.4) and were 87% mothers. Using ESEM, evidence of a three-factor model was found ("work/school", "home/family" and "socializing"), which included several, large conceptually relevant cross-loadings. Using this model, full metric invariance between youth and caregivers was established, but strong evidence of scalar invariance was not found. CONCLUSIONS: While a multi-dimensional model provided the best fit for the CIS, the presence of several large cross-loadings calls into question whether and how the global scale can best be used in clinical and research settings. Lack of evidence of scalar invariance suggests that multi-informant data should be interpreted carefully. Next steps should include testing for essential unidimensionality.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».