Development and Psychometric Evaluation of a Measure of Mental Health Literacy in Parents of Adolescents.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Parents play an essential role in helping an adolescent who has a mental health concern; however, there are no measures of parental mental health literacy for parents of adolescents. Few measures of mental health literacy assess the underlying components of the construct, and measures that assess facets of mental health literacy in parents are limited in psychometric quality. Objective: To develop and psychometrically evaluate a theoretically informed measure of parental mental health literacy, the Parental Mental Health Literacy (ParM-Lit) scale. Method: The ParM-Lit was developed through the generation of items across key domains, expert review of items, and parental feedback. Parents of adolescents (N = 698) completed an online survey including the ParM-Lit and measures of parental attitudes toward help-seeking and knowledge of mental health disorders. Results: Exploratory and confirmatory factor analyses supported a 4- and 5-factor model; however, a 31-item, 4-factor model showed slightly superior fit. Internal consistency of the overall ParM-Lit scale was very good (α = .89), and test-retest reliability was moderate (ICC = .68; 95% CI = .61-.75). The ParM-Lit was strongly associated with parental attitudes towards help-seeking and moderately associated with knowledge of mental health disorders. Conclusions: The ParM-Lit is the first measure of parental mental health literacy, and our findings support its psychometric properties. This final 31-item measure holds promise for advancing measurement of parental mental health literacy in clinical and research settings.
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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 | 0,009 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».