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Enregistrement W4410788855 · doi:10.1186/s12889-025-23051-1

Adaptation and validation of the Washington group/unicef child functioning module in a nationally representative sample of Canadian children and youth

2025· article· en· W4410788855 sur OpenAlexafffundabout
Emma Nolan, Katherine Tombeau Cost, Ryan T. Miller, Li Wang, Chen Yun-Ju, Jordan Edwards, Eric Duku, Stelios Georgiades, Péter Szatmári, Harriet MacMillian, Charlotte Waddell, Katholiki Georgiades

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily and Disability Support Research
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityHospital for Sick ChildrenCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of TorontoMcMaster UniversityOntario Centre of Excellence for Child and Youth Mental Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésConfirmatory factor analysisStructural equation modelingMeasurement invarianceBiostatisticsMental healthExploratory factor analysisPublic healthDevelopmental psychologyPsychologyTelephone interviewInterpersonal communicationClinical psychologyMedicineGerontologyPsychometricsPsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Washington Group/UNICEF Child Functioning Module (WG/UNICEF CFM) was developed to identify children and youth with disabilities by assessing functional difficulties. This study focuses on the cognitive, emotional, and behavioral components of the WG/UNICEF CFM, as these domains are particularly relevant to understanding child and youth mental health and developmental functioning. The objective of this study was to examine the latent structure of these domains using a graded response scale in a nationally representative sample of Canadian children and youth aged 5-17 years and to evaluate how this approach captures the dimensional nature of functional difficulties. METHODS: Data for analyses come from the 2019 Canadian Health Survey on Children and Youth (n = 33,420). Survey data were collected by Statistics Canada using an electronic questionnaire that was either self-completed online or interviewer-administered by telephone. To assess the latent structure of the WG/UNICEF CFM, analyses were conducted in four linked phases focusing on the following 9 domains: self-care, communication, learning, remembering, concentrating, accepting change, behavior, relationships, and emotions. An exploratory factor analysis (EFA) was conducted first, followed by, confirmatory factor analysis (CFA), then evaluations of measurement invariance across age and sex and external validity using structural equation modeling and instrumental variables. RESULTS: Results indicated that a two-factor model best described the data, χ2(26, N = 16,810) = 619.076, p < 0.002, CFI = 0.98, TLI = 0.97, RMSEA = 0.037). Factor one represented Cognitive, Behavioural and Interpersonal Functional Difficulties; while Factor two represented Emotional Functional Difficulties. The construct validity tests supported the distinction between the two factors by demonstrating stronger associations with instrumental variables measuring similar underlying constructs. CONCLUSIONS: This study extends existing research by demonstrating the utility of the WG/UNICEF CFM in assessing cognitive, behavioral, interpersonal, and emotional functional difficulties at the population level in a high-income country. The measure's strong psychometric properties, ease of use, and cost-free administration support its applicability in general population health surveys of children and youth. Findings highlight the value of a dimensional approach to functional difficulties, offering a more comprehensive understanding of population-level variations in functioning. Integrating this measure into large-scale surveys can facilitate trend monitoring, improve data-driven policy interventions, and support strategic planning for education, healthcare, and social services. These insights contribute to optimizing resource allocation and ensuring equitable access to services that address the diverse functional needs of children and youth.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,203

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,268 · 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'admission3
Résumé présentoui

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