Factors influencing child mental health: A state‐wide survey of Victorian children
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: This study aims to estimate the prevalence of mental health problems among Victorian children and to investigate factors associated with poorer mental health. METHOD: Computer-assisted telephone interviews were undertaken with the parents of 3370 randomly selected Victorian children aged 4 to 12 years. They reported on their child's mental health and special health-care needs as well as their own mental health, family functioning and a range of community and socio-demographic variables. Population estimates and odds ratios (OR) were calculated with 95% confidence intervals (95% CI). RESULTS: Overall, 11.6% (95% CI = 10.3-12.9%) of Victorian children were estimated to be at risk of having mental health problems. Factors independently placing children at increased risk of mental health problems that were 'of concern' include a child having special health-care needs (OR = 7.89, 95% CI 5.16 to 12.08), unhealthy family functioning (OR = 3.84, 95% CI 2.19 to 6.74), parental mental health problems (OR = 7.89, 95% CI 5.16 to 12.08), neighbourhood safety (OR = 2.47, 95% CI 1.20 to 5.07) and area of residence (OR = 2.01, 95% CI 1.33 to 3.02). CONCLUSIONS: A significant proportion of Victorian children are at some risk of mental health problems. These limited but important predictors of children's mental health reinforce the need for policy solutions that will extend beyond those offered by traditional mental health service systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».