Pediatric Mood and Anxiety Syndromes in Primary Care: Who Gets Identified?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To seek clues to the enhancement of primary care management by (i) Determining how often and in whom primary care clinicians in the United States, Puerto Rico, and Canada identify pediatric mood or anxiety syndromes; (ii) Determining which clinical and demographic features predict higher rates of identification; (iii) Describing assessment methods used. METHODS: This report uses the database of the multi-site Child Behavior Study. This cross-sectional study involved 206 primary care practices in the United States, Puerto Rico, and Canada; 395 clinicians and 20,861 primary care attenders aged 4-15 years. Clinicians completed a visit questionnaire addressing presence and type of psychosocial problems and how assessed. Parents completed a questionnaire addressing family demographics, child symptoms (Pediatric Symptom Checklist) and functioning, and child service use. RESULTS: Clinicians identified psychosocial problems on 17.9% of visits, but mood or anxiety syndromes on only 3.3%, most commonly in children judged to have co-morbid behavioral syndromes, of whom the majority (66.7%) already had contact with specialized mental health. Neither parental concerns about mood and anxiety symptoms nor clinician familiarity with the patient were major predictors of identification. When making a diagnosis of a pure internalizing syndrome (i.e., without a co-morbid behavioral syndrome) clinicians rarely used standardized tools or school reports. CONCLUSIONS: Neither screening for nor diagnosis of mood and anxiety syndromes is a routine part of primary care of children and adolescents. Efforts to improve care must include practical, validated screening procedures to enhance assessment for mood and anxiety syndromes, particularly among children in whom primary care clinicians identify psychosocial problems.
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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 | 0,000 | 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 ».