Aici explicăm cum și de ce este construită scara MHQ, inclusiv abordând întrebări comune, cum ar fi de ce MHQ folosește o scară negativ-pozitivă, așa cum se arată mai jos și de ce are o distribuție bimodală în întreaga populație.

Scopul MHQ

Scopul final în construcția MHQ a fost de a avea un scor în care o schimbare de zece puncte pe scară din orice loc în orice direcție are o semnificație funcțională similară. Prin semnificație funcțională ne referim la capacitatea de a vă îndeplini munca sau sarcinile zilnice.

Deci, mai întâi, să ne uităm la rezultatul final. Acest grafic (Figura 1) arată două măsuri – 1) numărul mediu de zile în care o persoană a lipsit de la serviciu în luna anterioară susținerii MHQ față de scorul MHQ afișat cu albastru (numai angajați) și 2) numărul mediu de zile din luna anterioară evaluării în care persoana a lipsit de la serviciu sau nu și-a putut îndeplini munca sau sarcinile zilnice, chiar dacă a mers la serviciu, afișat cu roșu. După cum puteți vedea, acesta din urmă este practic o linie dreaptă, ceea ce înseamnă că capacitatea ta de a funcționa în ceea ce privește timpul tău productiv se schimbă aproximativ la fel oriunde începi și te miști pe cântar. Pentru zilele lucrate, relația este diferită, sugerând că oamenii de multe ori merg la serviciu, dar pur și simplu nu sunt capabili să facă lucrurile.

Figura 1: Relația dintre scorul MHQ și funcție

Deci, cum ajungem aici?

Scorurile care pur și simplu mediază ratingurile de răspuns nu pot realiza acest lucru

Majoritatea evaluărilor care au obținut răspunsuri pe o scară de evaluare pur și simplu adună scorurile la întrebări și raportează o medie. O problemă majoră cu acest lucru este că cineva care se află la mijlocul drumului pe toate elementele evaluate va avea același scor ca cineva care are unele probleme foarte severe în unele zone și nicio problemă în altele. O altă problemă este că o persoană cu doar câteva probleme severe va avea un scor mai mic decât o persoană cu un număr mai mare de probleme severe, deși ambele pot fi la fel de incapabile funcțional. Pentru a înțelege de ce acest lucru este problematic, luați în considerare analogia cu boala fizică. Dacă ar fi să calculăm o medie a scorurilor la toate problemele fizice, cineva al cărui singur simptom este dificultatea severă de respirație ar obține un scor mai mic decât cineva care are mai multe simptome moderate de febră, tuse, răceală, durere corporală și așa mai departe. Cu toate acestea, persoana cu dificultăți de respirație este probabil mai rău din punct de vedere funcțional și are o probabilitate mult mai mare de a muri decât a doua persoană. Același lucru este valabil și pentru sănătatea mintală. Capacitatea funcțională nu se referă cu numărul de simptome. Mai degrabă este vorba despre simptomele pe care le aveți și cât de severe sunt.

Acum s-ar putea să credeți că puteți rezolva acest lucru prin ponderarea diferită a fiecărui element evaluat. Cu toate acestea, acest lucru nu rezolvă problema dacă există o serie de simptome care îndeplinesc un prag ridicat de importanță funcțională. Provocarea este, prin urmare, cum să alegeți oamenii cu câteva provocări semnificative și să distingeți provocările mai serioase de provocările mai puțin grave?

Deci, acum că știți ce rezolvăm, vă vom ghida prin logica algoritmului de scor MHQ de mai jos.

Pasul 1: Clasificarea simptomelor în funcție de severitate și pragul
negativ-pozitivAmintiți-vă că MHQ evaluează 47 de elemente mentale pe o scară de impact asupra vieții care acoperă simptomele a zece tulburări majore de sănătate mintală, așa cum sunt definite de DSM, precum și aspecte pozitive ale funcției mentale. Folosim două scale de evaluare de la 1 la 9 (Figura 2), una pentru elementele mentale care pot avea atât impact pozitiv, cât și negativ (scara spectrului de mai sus) și una pentru aspectele mentale care sunt pur problematice, adică o scară unidimensională a severității impactului. (scara problemei de mai jos)

Figura 2: Scale de evaluare pentru elementele spectrului (de exemplu, stima de sine și încrederea) și problema
(de exemplu, gânduri și intenții suicidare)

În primul rând, inversăm scara problemei, astfel încât un număr mai mic este cel mai rău pentru a-l alinia cu direcția scării spectrului. Toate elementele mentale sunt apoi stratificate în trei grupe de seriozitate. Acest lucru se traduce prin trei praguri diferite pe scalele de evaluare pentru ceea ce trebuie considerat „negativ”.

În cele 47 de elemente, le clasificăm în funcție de trei niveluri de severitate funcțională, în funcție de consecințele lor potențiale. Desigur, acest lucru începe cu o cea mai bună judecată a elementelor de clasificat în ce nivel care pot fi apoi optimizate. Pentru fiecare dintre aceste trei niveluri am stabilit un prag de evaluare diferit la care am considera persoana într-un domeniu negativ de funcționare. În esență, ideea este că acest prag negativ îi distinge pe cei care sunt în dificultate sau care se luptă la un nivel care necesită intervenție pentru a-i ajuta să funcționeze mai bine față de cei care pur și simplu gestionează suișurile și coborâșurile normale ale vieții.

Gândurile sinucigașe, de exemplu, ar fi într-o găleată severă și la un rating de la 1 la 9 ar avea un prag mai mic de 4 >pentru a fi numite ca fiind într-o categorie „negativă”. Pe de altă parte, ar trebui să ai un rating mult mai sever la ceva precum Neliniște pentru a fi considerat în intervalul negativ. Apoi schimbăm scara astfel încât în loc de 1-9 să devină o scară negativ-pozitivă unde 0 este pragul dintre negativ și pozitiv. Un exemplu ilustrativ pentru trei niveluri de probleme este prezentat mai jos în Figura 3.

Figura 3: Scară deplasată pentru trei niveluri de gravitate crescândă a problemelor

De ce ai numere negative pe care le-ai putea întreba? De ce să nu avem doar numere pozitive? Folosim distincția negativ-pozitiv ca o modalitate de a-i alege pe cei care ar fi considerați într-un tărâm negativ al funcționării și au nevoie de ajutor sau intervenție. Totuși, nu este strict necesar să schimbăm în această direcție. Acest lucru este mai mult pentru modul în care vrem să o comunicăm.

Pasul 2: Amplificarea neliniară a scalei
Apoi aplicăm o transformare neliniară la scara care amplifică scorurile care sunt spre capătul negativ.

Figura 4: Transformarea neliniară a scalei face ca valorile negative să fie mai negative

Aceasta înseamnă că fiecare punct de evaluare pe care îl mutați spre sfârșitul scalei negative, cu atât devine mai negativ în scorul transformat. În esență, întinde partea negativă a scorurilor în comparație cu partea pozitivă Acum, odată ce această transformare este făcută, scorurile sunt adunate și dacă aveți chiar și câteva elemente negative serioase foarte mari, acest lucru vă poate lovi de un scor negativ chiar dacă vă descurcați bine în orice altceva. Distribuția transformată trece apoi de la distribuția normală pe care o obțineți dacă însumați toate scorurile la o distribuție cu coadă lungă (Figura 5).

 

Figura 5: Distribuția scorurilor sumei brute în întreaga populație comparativ cu distribuția scorurilor sumei transformate (după schimbarea și transformarea neliniară a scalei)

Pasul 3: Normalizarea scalei
Acum am creat artificial această coadă lungă pentru a ne asigura că îi alegem pe toți acei oameni care se luptă suficient de serios cu unul sau mai multe lucruri. Nu este că oamenii sunt de fapt de 3 sau 4 ori mai bolnavi mintal la capătul stâng. (Gândiți-vă așa: cât de bolnav sunteți nu se referă la câte boli sau simptome aveți. Dacă aveți cancer, sunteți bolnav, dacă aveți insuficiență cardiacă, sunteți bolnav, dacă aveți o boală gravă, sunteți încă bolnav, cineva cu cancer terminal și insuficiență cardiacă nu este cu adevărat mai bolnav din punct de vedere funcțional decât cineva cu cancer terminal). În plus, nu este util să sperii oamenii cu cifre foarte mici. Cum readucem acest lucru la gama funcțională?

Realizăm acest lucru prin normalizarea diferită a părților negative și pozitive ale distribuției, astfel încât partea pozitivă a scalei să varieze de la 0 la 200, iar partea negativă să varieze de la -1 la -100. În esență, zdrobim coada negativă lungă a distribuției din stânga liniei 0 în distribuția transformată de mai sus, astfel încât 99% să fie între -1 și -100. Face ca distribuția să arate așa. Cei care se află în ultimul 1% sunt forțați să ajungă la -100, așa că în datele noastre globale ultima ștacheta va fi puțin mai mare. Folosim valoarea de 99% pentru a normaliza, deoarece dacă o normalizăm cu ultimul 1% care se întinde foarte mult, sparge majoritatea datelor în prea puține coșuri.

Figura 6: Scoruri MHQ obținute după normalizarea părților negative și pozitive ale scorurilor sumei transformate

Observăm că acest scor a fost calibrat pe un set de date obținut în 2019 de la populația vorbitoare de limbă engleză din SUA, Marea Britanie și India, astfel încât media numerică a populației (nu modurile) a fost de 100. Acest lucru formează apoi un punct de referință în viitor. Vârful negativ a devenit mai mare de la pandemie, cu medii numerice globale acum la 66. Puteți privi Figura 1 pentru a vedea ce înseamnă asta în termeni funcționali.

Distribuția este ciudată, dar o distribuție lină nu este ideea. Ceea ce ne dorim este echivalența funcțională a schimbărilor de-a lungul scalei – ceea ce am realizat. În plus, 89% dintre cei care au scoruri negative se potrivesc cu cel puțin o tulburare, așa cum este definită de DSM (comparativ cu <1% în intervalul pozitiv) și, în general, cei cu scoruri negative au aproximativ 5 sau mai multe „simptome”. Deci, în acest sens, separarea negativ-pozitiv are și o relevanță clinică.