How Do Primary Care Clinicians Manage Childhood Mood and Anxiety Syndromes?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe how primary care clinicians manage children in whom they diagnose mood or anxiety syndromes. METHOD: This study is a secondary analysis of data from the multi-site Child Behavior Study (CBS)--a cross-sectional survey of primary care management of psychosocial problems. The management of children in whom clinicians identified mood or anxiety syndromes is described and compared with the management of children in whom they identified other psychosocial problems. Recruitment for the CBS occurred in 206 primary care practices in the United States, Puerto Rico, and Canada from October 1994 through June 1997. Participants were 20,861 consecutively sampled primary care attendees aged 4-15 years and 395 clinicians. Primary outcome measures for this report are rates of referral to specialized mental health care and rates of active primary care management (i.e., scheduling a follow-up appointment and/or providing ongoing counseling and/or psychotropic prescription). RESULTS: Identification of a mood or anxiety syndrome was associated with increased rates of referral to mental health compared with rates for children with other psychosocial problems. There was no effect on the proportion of children counseled during the visit. In fact, unless accompanied by a co-morbid behavioral syndrome, children receiving the diagnosis of a mood or anxiety syndrome were less likely to be offered a scheduled follow-up appointment. Rates of prescription of anti-depressants or anti-anxiety agents were higher for mood/anxiety groups but this was still uncommon (6.7%). CONCLUSIONS: Active management of childhood mood and anxiety syndromes in primary care was uncommon in the United States, Puerto Rico, and Canada in the mid-1990s.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».