Validation de la structure factorielle de la version francophone pour le Québec du MAYSI-2
Bibliographic record
Abstract
Les jeunes contrevenants présentent une forte prévalence de troubles mentaux en comparaison des adolescents de la population générale. Il semble qu’une large partie d’entre eux ne reçoivent pas les services et traitements appropriés à leurs conditions mentales, souvent faute de dépistage. Un outil de dépistage semble s’imposer comme un incontournable aux États-Unis et à travers le monde auprès des jeunes contrevenants : le Massachussets Youth Screening Instrument – second version (MAYSI-2). Une version adaptée pour les francophones du Québec est en usage clinique depuis 2016 mais n’a fait l’objet d’aucune étude de validation jusqu’à présent. L’objectif de notre étude est de valider la structure factorielle de la version francophone pour le Québec du MAYSI-2 à partir des données recueillies au sein d’un échantillon d’adolescents québécois hébergés dans des unités pour jeunes contrevenants (N=962). Pour ce faire nous avons analysé la consistance interne de l’instrument et de ses différentes sous-échelles. Nous avons ensuite procédé à une analyse factorielle confirmatoire afin de tester la structure des dimensions et une analyse factorielle confirmatoire multigroupes afin de tester la robustesse des solutions en fonction du genre (garçon : N= 880 -fille : N= 82) et du statut légal (Loi du système de justice pénale pour adolescents, N = 741 et placement en encadrement intensif, N= 207). Nos résultats indiquent que la consistance interne des échelles est bonne pour cinq des sept échelles (Alpha entre 0,704 et 0,805), satisfaisantes pour l’échelle des expériences traumatiques (Alpha de 0,603) et sous les standards pour l’échelle des troubles de la pensée (Alpha de 0,480). Les résultats de l’analyse factorielle confirmatoire indiquent que l’adéquation du modèle factoriel à sept facteurs est au-delà des critères de satisfaction (erreur type de l’approximation (RMSEA) = 0,041, indice de Tucker et Lewis (TLI) = 0,911 et indice d’ajustement comparatif (CFI) = 0,905). Nos mesures de l’invariance de la structure factorielle entre les sous-groupes nous indiquent que le modèle à sept facteurs est une solution satisfaisante pour l’ensemble des sous-groupes de notre étude. Pris dans leur ensemble, nos résultats confirment la validité factorielle de la version francophone pour le Québec du MAYSI-2. Ces résultats soutiennent la pertinence d’implanter plus largement au Québec l’outil MAYSI-2 comme outil de dépistage à utiliser systématiquement auprès des jeunes contrevenants.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".