Pediatric Mental Health Concerns in the Emergency Department
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The main purpose of this research was to identify the perceived mental health (MH) concerns of caregivers and youths who present to the emergency department (ED) for MH services. The concordance between caregiver and youth perceptions and clinician ratings of MH concerns were evaluated. Expectations for the visit and perceived stressors that triggered the event are described. METHODS: This study consisted of 241 youths accompanied by caregivers presenting to the ED for MH concerns requiring crisis intervention services. The Caregiver Perception Survey and Youth Perception Survey were completed. These surveys were designed to identify the caregivers' and youths' main concerns and perceived stressors, as well as their expectations in coming to the pediatric ED. A chi analysis was conducted to determine the percentage of agreement of reported MH concerns between groups (youth, caregiver, and clinician), and kappa statistics are reported. RESULTS: Caregivers' and youths' top 5 concerns were suicide ideation, depression or mood, suicidal attempt, anxiety, and self-injury. The top 3 stresses identified by both youths and their caregivers were school, issues with parents, and problems with friends/peers. The top 3 expectations that were noted by caregivers were help/guidance for child, assessment/ evaluation/diagnosis, and health care professional resources. Concordance rates between caregivers and youths for the top 5 concerns ranged from 39.4% to 80.6%. Concordance rates between clinician rating of concerns (as requiring some or immediate action) and caregiver concerns ranged from 18.4% to 45.2%. Concordance rates between clinician and youth ranged from 11.1% to 59.4%. CONCLUSIONS: The top 5 caregivers and youths' main concerns for coming to the ED were similar. However, concordance between perceived concern and clinician assessment is low. Caregivers' expectations for coming to the ED highlight their lack of knowledge of referral procedures and MH services.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».