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分类依据与纠错

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Fan Li
Alan M. Zaslavsky

利用简短筛查量表估计学校层面的精神疾病患病率

研究问题
能否利用简短 K6 筛查量表与学校聚类调查信息,估计学校层面的严重情绪困扰患病率,减少对全面诊断评估的依赖?
方法与思路
作者利用美国青少年共病调查,拟合贝叶斯双变量多层回归,在个体与学校层面联合建模患病概率和修订 K6 得分。
材料陈述的贡献
摘要报告,学校及地区间患病率存在差异,两指标的学校随机效应高度相关,并得到基于平均 K6 得分及协变量的患病率预测式。
阅读关注点
读全文应核对调查设计与学校聚类如何进入模型、随机效应相关性的估计,以及预测式在新学校中的校准和不确定性表达。
阅读边界
仅据 OpenAlex 索引摘要,稿件版本未注明;相关性数值和外部验证未说明,学校层面的预测可行性不等于个体诊断准确性。

原文摘要

We use data collected in the National Comorbidity Survey - Adolescent (NCS-A) to develop a methodology to estimate the small-area prevalence of serious emotional distress (SED) in schools in the United States, exploiting the clustering of the main NCS-A sample by school. The NCS-A instrument includes both a short screening scale, the K6, and extensive diagnostic assessments of the individual disorders and associated impairment that determine the diagnosis of SED. We fitted a Bayesian bivariate multilevel regression model with correlated effects for the probability of SED and a modified K6 score at the individual and school levels. Our results provide evidence for the existence of variation in the prevalence of SED across schools and geographical regions. Although the concordance between the modified K6 scale and SED is only modest for individuals, the school-level random effects for the two measures are strongly correlated. Under this model we obtain a prediction equation for the rate of SED based on the mean K6 score and covariates. This finding supports the feasibility of using short screening scales like the K6 as an alternative to more comprehensive lay assessments in estimating school-level rates of SED. These methods may be applicable to other studies aiming at small-area estimation for geographical units.

笔记与分组
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