Qui spieghiamo come e perché viene costruita la scala MHQ, affrontando anche domande comuni come il motivo per cui l’MHQ utilizza una scala negativa-positiva come mostrato di seguito e perché ha una distribuzione bimodale in tutta la popolazione.

L’obiettivo del MHQ

L’obiettivo finale nella costruzione dell’MHQ era quello di avere un punteggio in cui uno spostamento di dieci punti sulla scala da qualsiasi luogo in qualsiasi direzione ha un significato funzionale simile. Per significato funzionale ci riferiamo alla capacità di svolgere il lavoro o le attività quotidiane.

Quindi, per prima cosa, diamo un’occhiata al risultato finale. Questo grafico (Figura 1) mostra due misure: 1) il numero medio di giorni in cui una persona ha perso il lavoro nel mese precedente a prendere l’MHQ rispetto al punteggio MHQ mostrato in blu (solo occupati) e 2) il numero medio di giorni nel mese precedente la valutazione in cui la persona ha perso il lavoro o non è riuscita a svolgere il proprio lavoro o le attività quotidiane anche se si è recata al lavoro mostrata in rosso. Come puoi vedere, quest’ultimo è fondamentalmente una linea retta, il che significa che la tua capacità di funzionare in termini di tempo produttivo cambia più o meno allo stesso modo ovunque inizi e ti muovi sulla bilancia. Per i giorni lavorati, il rapporto è diverso, suggerendo che le persone spesso vanno ancora al lavoro ma semplicemente non sono in grado di portare a termine le cose.

Figura 1: Relazione tra punteggio MHQ e funzione

Quindi, come arriviamo qui?

I punteggi che semplicemente fanno la media delle risposte non possono raggiungere questo obiettivo

La maggior parte delle valutazioni che hanno ottenuto un punteggio nelle risposte su una scala di valutazione sommano semplicemente i punteggi delle domande e riportano una media. Un grosso problema con questo è che qualcuno che è a metà strada su tutti gli elementi valutati avrà lo stesso punteggio di qualcuno che ha alcuni problemi molto gravi in alcune aree e nessun problema in altre. Un altro problema è che una persona con solo pochi problemi gravi avrà un punteggio inferiore rispetto a una persona con un numero maggiore di problemi gravi, anche se entrambi possono essere ugualmente incapaci funzionalmente. Per capire perché questo è problematico, si consideri l’analogia con la malattia fisica. Se dovessimo fare la media dei punteggi di valutazione su tutti i problemi fisici, qualcuno il cui unico sintomo era una grave difficoltà respiratoria otterrebbe un punteggio inferiore rispetto a qualcuno che ha più sintomi moderati di febbre, tosse, raffreddore, dolori muscolari e così via. Tuttavia, la persona con difficoltà respiratorie sta probabilmente peggio dal punto di vista funzionale e ha una probabilità molto più alta di morire rispetto alla seconda persona. Lo stesso vale per la salute mentale. La capacità funzionale non riguarda in realtà il numero di sintomi. Piuttosto, si tratta di quali sintomi hai e quanto sono gravi.

Ora potresti pensare di poter risolvere questo problema ponderando ogni elemento valutato in modo diverso. Tuttavia, questo non risolve il problema se ci sono una serie di sintomi che soddisfano un’alta soglia di importanza funzionale. La sfida è quindi: come si fa a scegliere le persone con alcune sfide significative e a distinguere le sfide più serie da quelle meno serie?

Quindi, ora che sai per cosa stiamo risolvendo, ti guideremo attraverso la logica dell’algoritmo del punteggio MHQ di seguito.

Passaggio 1: Categorizzazione dei sintomi in base alla gravità e alla
soglia negativo-positivoRicordate che l’MHQ valuta 47 elementi mentali su una scala di impatto sulla vita che abbraccia i sintomi di dieci principali disturbi di salute mentale come definiti dal DSM e gli aspetti positivi della funzione mentale. Utilizziamo due scale di valutazione da 1 a 9 (Figura 2), una per gli elementi mentali che possono avere un impatto sia positivo che negativo (scala dello spettro sopra) e una per gli aspetti mentali che sono puramente problematici, ovvero una scala unidimensionale di gravità dell’impatto. (scala del problema di seguito)

Figura 2 : Scale di valutazione per gli elementi dello spettro (sopra, ad esempio autostima e fiducia) e il problema
elementi (ad es. pensieri e intenzioni suicide)

Innanzitutto, invertiamo la scala del problema in modo che un numero più basso sia il peggiore per allinearlo con la direzione della scala dello spettro. Tutti gli elementi mentali vengono poi stratificati in tre gruppi di serietà. Ciò si traduce in tre diverse soglie sulle scale di valutazione per ciò che deve essere considerato “negativo”.

Attraverso i 47 elementi, li classifichiamo in base a tre livelli di gravità funzionale in base alle loro potenziali conseguenze. Naturalmente, questo inizia con un miglior giudizio su quali elementi classificare in quale livello che possono poi essere ottimizzati. Per ciascuno di questi tre livelli abbiamo impostato una soglia di valutazione diversa alla quale considereremmo la persona in un regno di funzionamento negativo. Essenzialmente, l’idea è che questa soglia negativa distingua coloro che sono angosciati o in difficoltà a un livello che richiede un intervento per aiutarli a funzionare meglio rispetto a coloro che stanno semplicemente gestendo i normali alti e bassi della vita.

I pensieri suicidi, ad esempio, sarebbero in un secchio grave e con un punteggio da 1 a 9 avrebbero una soglia più bassa, ad esempio >4, per essere chiamati in una categoria “negativa”. D’altra parte, dovresti avere una valutazione molto più severa su qualcosa come Irrequietezza per essere considerato nell’intervallo negativo. Spostiamo quindi la scala in modo tale che invece di 1-9 diventi una scala negativo-positivo dove 0 è la soglia tra negativo e positivo. Un esempio illustrativo per tre livelli di problemi è mostrato di seguito nella Figura 3.

Figura 3: Scala spostata per tre livelli di gravità crescente dei problemi

Perché avere numeri negativi, potresti chiedere? Perché non avere solo numeri positivi? Usiamo la distinzione negativo-positivo come un modo per individuare coloro che sarebbero considerati in un regno di funzionamento negativo e hanno bisogno di aiuto o intervento. Tuttavia, non è strettamente necessario spostarsi in questo modo. Questo è più per il modo in cui vogliamo comunicarlo.

Fase 2: Amplificazione non lineare della scala
Applichiamo quindi una trasformazione non lineare alla scala che amplifica i punteggi che si trovano verso l’estremità negativa.

Figura 4: La trasformazione non lineare della scala rende i valori negativi più negativi

Ciò significa che ogni punto di valutazione che si sposta verso la fine della scala negativa, più diventa negativo nel punteggio trasformato. Essenzialmente allunga il lato negativo dei punteggi rispetto al lato positivo Ora, una volta che questa trasformazione è fatta, i punteggi vengono sommati e se hai anche pochi elementi negativi seri davvero alti, questo può farti sbattere in un punteggio negativo anche se stai andando bene su tutto il resto. La distribuzione trasformata passa quindi dalla distribuzione normale che si ottiene sommando tutti i punteggi a una distribuzione a coda lunga (Figura 5).

Figura 5: Distribuzione dei punteggi della somma grezza nella popolazione rispetto alla distribuzione dei punteggi della somma trasformata (dopo lo spostamento e la trasformazione non lineare della scala)

Passaggio 3: normalizzazione della bilancia
Ora abbiamo creato artificialmente questa coda lunga per assicurarci di scegliere tutte quelle persone che stanno lottando abbastanza seriamente con una o più cose. Non è che le persone siano in realtà 3 o 4 volte più malate mentalmente all’estremità sinistra. (Pensala in questo modo: quanto sei malato non dipende da quante malattie o sintomi hai. Se hai il cancro sei malato, se hai un’insufficienza cardiaca sei malato, se hai una qualsiasi malattia grave sei ancora malato, qualcuno con cancro terminale e insufficienza cardiaca non è realmente funzionalmente più malato di qualcuno con cancro terminale). Inoltre, non è utile spaventare le persone con numeri davvero bassi. Come possiamo riportare questo aspetto nella gamma funzionale?

Otteniamo questo risultato normalizzando in modo diverso i lati negativo e positivo della distribuzione in modo che il lato positivo della scala vada da 0 a 200 e il lato negativo vada da -1 a -100. In sostanza, stiamo schiacciando la lunga coda negativa della distribuzione a sinistra della linea 0 nella distribuzione trasformata di cui sopra, in modo che il 99% sia compreso tra -1 e -100. Fa sì che la distribuzione assomigli a questa. Coloro che si trovano nell’ultimo 1% vengono costretti a -100, quindi nei nostri dati globali l’ultima barra sarà un po’ più alta. Usiamo il valore del 99% per normalizzare perché se lo normalizziamo di quell’ultimo 1% che si estende molto lontano, schiaccia la maggior parte dei dati in troppo pochi contenitori.

Figura 6: Punteggi MHQ ottenuti dopo aver normalizzato i lati negativo e positivo dei punteggi della somma trasformata

Notiamo che questo punteggio è stato calibrato su un set di dati ottenuto nel 2019 dalla popolazione di lingua inglese di Stati Uniti, Regno Unito e India in modo tale che la media numerica della popolazione (non le modalità) fosse 100. Questo costituisce quindi un punto di riferimento per il futuro. Il picco negativo è diventato più grande dopo la pandemia, con le medie numeriche globali che ora sono a 66. È possibile osservare la Figura 1 per vedere cosa significa in termini funzionali.

La distribuzione è strana a dire il vero, ma una distribuzione regolare non è il punto. Ciò che vogliamo è l’equivalenza funzionale degli spostamenti lungo la scala, cosa che abbiamo realizzato. Inoltre, l’89% di coloro che hanno punteggi negativi si associa ad almeno un disturbo come definito dal DSM (rispetto all’1 <% nell’intervallo positivo), e in generale quelli con punteggi negativi hanno circa 5 o più “sintomi”. Quindi, in questo senso, la separazione negativo-positivo ha anche una rilevanza clinica.