Psychiatric disorders in an urban sample of preschool children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To increase limited epidemiological knowledge of early childhood psychopathology, a study of prevalence estimates and demographic correlates of psychiatric disorders was conducted in a sample of preschool children. METHODS: In a two-stage study, parents of 339 children aged 4-6 years who came for a medical check-up at three primary care centres in Reykjavik were invited to participate. First, the participants were screened with Brigance Screens and the Strengths and Difficulties Questionnaire (SDQ) for parents and teachers. Subsequently, the children were tested with a short version of Wechsler Preschool and Primary Scales of Intelligence - Revised and their parents were interviewed with the Schedule for Affective Disorders and Schizophrenia for School Aged Children Present and Lifetime Version. Weighted prevalence estimates were calculated and logistic regression was used to analyse the association between risk factors and psychiatric disorders. RESULTS: Of those invited to participate, 317 (93.5%) were included in the screening and of those, 131 received a full diagnostic assessment. The final study sample included 151 girls (47.6%) and 166 boys (52.4%) who represented 11.6% of the total birth cohort in Reykjavik. Weighted prevalence of DSM-IV psychiatric disorders was 10.1% (95% CI 6.7-13.5%) and 57/317 or 18.0% (95% CI 13.8-22.2%), including elimination disorders. Anxiety disorders (5.7%) and attention deficit hyperactivity disorder (3.8%) were the most common disorders in this preschool sample. Poor physical health of parents and higher education was associated with DSM-IV psychiatric disorders of the children. SDQ Total Difficulties score was associated with male gender and poor physical health of parents. CONCLUSIONS: This study indicates that psychiatric disorders in preschool children are common and may be correlated with parental health factors.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».