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Enregistrement W7009729051

Examining the Prevalence Rates, Demographic Differences, and Concurrent Validity Associated with a Universal Bidimensional Mental Health Screener for Youth in Schools

2015· article· en· W7009729051 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCivil War Book Review · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthConcurrent validityPopulationDistressQuarter (Canadian coin)Psychological distress
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When using a bidimensional mental health (BDMH) model, psychological distress and wellbeing are measured. This study used a mental health screening measure, with equal number of items measuring each mental health dimension (i.e., wellbeing and distress) to classify students into one of four possible mental health groups: mentally healthy (MH), mentally unhealthy (MU), symptomatic but content (SBC), and asymptomatic but discontent (ABD). First, prevalence rates for each group in a sample of youth from the 2009–10 Health Behavior in School-aged Children Survey in the United States (N = 6,345) were explored; about a quarter of the population experienced mixed mental health (i.e., SBC or ABD). The second purpose was to investigate how demographic variables (e.g., gender, ethnicity) influenced a student’s BDMH; these variables did not have a practically meaningful relationship to BDMH. The third purpose was to investigate the effect of BDMH classification (i.e., MH, MU, SBC, or ABD) on relevant student behavior variables (i.e., school performance perceptions, class climate, bullying victimization and perpetration, family support, life satisfaction, somatic symptoms, alcohol, cigarette, and marijuana use). Results indicated that MH students experienced the most advantageous, and MU students the most deleterious, concurrent outcomes. However, ABD students (not identified by a traditional screener) experienced concurrent outcomes worse than or similar to their MU peers. Taken together, the results suggest that measuring wellbeing has value-added in differentiating students with varying levels of risk, and identifying students with potential need for intervention. Implications of these results and considerations regarding measurement of psychological wellbeing in mental health screening procedures in schools are discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,626
Score d'incertitude au seuil0,452

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,197 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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