Evaluation of Two versus Six Psychometric Test Batteries for Digital Screening of University Students: Findings from a Multicentric Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: University students are at heightened risk for stress, depression, and anxiety. Screening using multidimensional psychometric batteries can identify students requiring intervention but may be time-consuming and burdensome. This study evaluated whether a brief two-test battery assessing stress and psychiatric symptoms provides referral outcomes comparable to a comprehensive six-test battery (Multidimensional Assessment for Student Stress [MASS]). Methodology: A multicentric, cross-sectional study recruited 600 undergraduate students from three Indian institutions. Participants completed the MASS battery digitally. Referral decisions for counseling or psychiatry were based on algorithmic scoring of stress and psychiatric symptom severity. Concordance between the two-test and six-test batteries was assessed, and diagnostic accuracy was evaluated using sensitivity, specificity, and Cohen’s k. Results: Moderate stress was most prevalent (43.3%), with severe psychiatric symptoms present in 13.3% of students. Overall, 29.2% were referred to counseling and 20% to psychiatry. Referral patterns between the six-test and two-test batteries did not differ significantly (c² =0.38, P = 0.54). Sensitivity and specificity were 84% and 76% for stress-based referrals, and 81% and 72% for psychiatric symptom-based referrals, with substantial agreement between digital assessment and clinical evaluation (Cohen’s k 0.70 for stress; 0.68 for psychiatric symptoms). Conclusions: The two-test battery provides referral outcomes equivalent to the six-test MASS battery, effectively identifying students requiring counseling or psychiatric support. Brief, targeted screening offers a practical, scalable, and reliable alternative for university mental health programs, balancing efficiency with clinical accuracy.
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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 | 0,017 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».